【摘 要】
：
针对传统高斯分布估计算法(Gaussian estimation of distribution algorithms,GEDAs)中变量方差减小速度快、概率密度椭球体(Probability density ellipsoid,PDE)的长轴与目
【机 构】
：
西安交通大学电子与信息工程学院自动化科学与技术系
【基金项目】
：
国家自然科学基金(61105126);中国博士后科学基金(2014M560784,2016T90922)资助~~
论文部分内容阅读
针对传统高斯分布估计算法(Gaussian estimation of distribution algorithms,GEDAs)中变量方差减小速度快、概率密度椭球体(Probability density ellipsoid,PDE)的长轴与目标函数的改进方向相垂直,从而导致算法搜索效率低、容易早熟收敛这一问题,提出一种基于一般二阶混合矩的高斯分布估计算法.该算法利用加权的优秀样本预估高斯均值,并根据沿目标函数的改进方向偏移后的均值来估计协方差矩阵.理论和数值分析表明,这一简单操作可以在不增大算法计算量的前提下自适应地调整概率密度椭球体的位置、大小和长轴方向,提高算法的搜索效率.在14个标准函数上对所提算法进行了测试,由统计出的Cohen’s d效应量指标可知该算法的全局寻优能力强于传统高斯分布估计算法;与当前先进的粒子群算法、差分进化算法相比,所提算法可以在相同的函数评价次数内获得9个函数的显著优解.
其他文献
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
出生缺陷在我国已逐渐成为婴儿死亡和儿童致残的主要原因,在产检中大规模地进行产前筛查,对高危孕妇进行产前诊断,早发现和及时终止妊娠是有效防范缺陷儿出生的主要方法。近
长期以来我国运动员培养体系中存在着仅仅重视技术和竞技成绩的高低，而忽视了运动员的思想文化教育，通过长期观看体育赛事，看到近年来运动员在职场上屡次出现的各种问题，折射出运
大数据时代,在线评论提供了海量的产品与服务信息,成为消费者购买行为决策的重要信息源。文章采用卷积神经网络和局部特征提取相结合的方法对在线评论中的负面情感进行识别与
随着世界经济的快速发展,经济全球化使世界越来越小,我国经济自从加入世界贸易组织后,更是得到飞速发展,这样的发展环境之下,我国市场经济改革深化不断进行,行政管理制度也不
目的:采用高效液相色谱法同时测定藏药独一味及其伪品糙苏中胡麻属苷、山栀苷甲酯、绿原酸、8-O-乙酰山栀苷甲酯、连翘酯苷B、木犀草苷和毛蕊花糖苷7个成分的含量,并比较两者
分别采用活性炭吸附法和酵母粉发酵法对鲤鱼蛋白水解液进行处理,经比较发现,联合脱腥苦效果最佳,即先用酵母粉脱腥苦,条件为温度35℃、添加量1%、时间0.5h,然后添加1.5%的活
Recent years have seen a large number of high-speed railways built and will be built in seasonal frozen soil regions of China. Although high-speed railways are
Based on daily data sets of 17 meteorological factors during the period of 1954-2005 for 60 gauge stations distributed over Gansu Province of China and the corr