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在对边坡进行稳定性评价时,传统的数值分析法计算量大,对经验的依赖性强,无法很好地反映边坡动态开放和非线性的特征。针对岩质边......
针对复杂地图环境下的机器人路径规划问题提出一种聚类融合交叉粒子群算法,以避免传统粒子群算法(Particle Swarm Optimization, P......
聚类分析是数据挖掘中一项重要的挖掘任务。所谓“物以类聚”,聚类分析从大量数据对象中寻找数据属性间的相似性,并以此为数据对象......
本文阐述了基本遗传算法(SGA)存在的一些缺陷,从初始群体的产生,交叉变异算子,选择算子及重要参数的选择四个方面总结了国内外相应......
在简单遗传算法基础上,引入“相似度”和“杂交优势”思想,将原来的交叉和变异两个算子合二为一,提出了一个新的遗传算子:基于相似度的......
为了解决机务部门所面临的机车周转计划编制问题,提高机车运用效率,建立不固定区段机车周转优化模型,针对传统智能算法在求解上述......
提出了基于自适应交叉变异算子的量子免疫信号盲检测方法,所述方法在量子化交叉与变异基础上,引入了基于自适应策略的量子免疫交叉与......
针对人工蜂群算法收敛速度缓慢、容易陷入局部最优解的问题,将改进的遗传进化机制与蜂群算法相融合,提出了一种遗传蜂群算法。通过......
针对K-均值聚类方法受初始聚类中心影响,容易陷入局部最优解的问题。本文提出了一种新的粒子群优化聚类方法,该聚类方法采用改进的交......
准确的电力负荷预测有助于智能电网的经济调度、安全预警和节能降耗。为提高短期电力负荷的预测精度,提出一种基于优化聚类的改进X......
遗传算法(GA)存在操作盲目、无方向性、计算时间长、精度不高等缺点,然而粒子群优化算法(PSO)的种群多样性差、易出现早熟从而陷入......
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针对旅行商问题(TSP)优化中,遗传算法(GA)容易陷入局部最优、模拟退火算法(SA)收敛速度慢的问题,提出一种基于改进遗传模拟退火算......