边界变异相关论文
群体智能优化算法是模拟生物群体觅食、迁移等社会行为而建立的一种随机优化算法,它无需目标函数的梯度信息,通过启发式搜索寻优。......
本文给出一种求解多目标优化问题的快速自适应遗传算法.针对求解多目标问题的特点,在初始解空间的选择,替代策略的选取,复制概率、......
近年来,随着进化计算研究热潮的兴起,人们逐渐将进化计算与人工神经网络相结合,利用各种进化方法去训练神经网络。由于进化算法具......
配电网是电力网络中最接近用户的部分,对其进行科学规划,可以保证电网建设和运行的合理性、经济性、可靠性。近年来分布式发电(Dis......
针对传统的粒子群优化算法(PSO)和差分进化算法(DE)在解决高维复杂函数易陷于局部最优、收敛较慢、精度低等缺点,提出了基于分组的......
针对鸡群优化(chicken swarm optimization,CSO)算法易陷入局部最优、收敛速度慢以及高维和超高维问题求解困难等缺点,提出了一种......
通过引入平均粒距和混沌搜索变异,提高万有引力算法的局部搜索能力,增加物质种群的多样性.并且对变异后不可行的物质采用边界变异......
基本萤火虫群优化GSO（Glowworm Swarm Optimization）算法在求解函数全局寻优问题时，存在后期收敛速度慢、容易陷入局部极值等问题。为......
提出一种新的粒子群算法（PSO）边界变异策略——最小值边界变异。当粒子某一维或若干维上的位置和速度到达边界时，现有的边界变异方法......
提出了一种新的粒子群优化算法(PSO)--带边界变异的PSO,其原理是:在迭代的过程中,当粒子的位置超出可行域时,带边界变异的PSO让粒......
提出一种基于Tent混沌映射的改进的量子粒子群优化算法求解车辆路径问题,该算法在基本量子粒子群优化算法（QPSO）的基础之上,采用Tent......
将边界变异操作引入到量子粒子群优化算法中,提出基于边界变异的量子粒子群优化算法QPSOB。该算法将越界粒子随机分布在边界附近的......
为解决粒子群优化（PSO）算法中粒子越界和早熟收敛等问题,在比较国内外学者提出的边界变异策略基础上,提出一种新的边界变异策略——......
研究了以最大完工时间为目标的流水线调度问题,使用万有引力算法求解调度问题,提出了一种最大排序规则,利用物体间各个位置分量值......
目前我国工程领域对在役及新建桥梁承载能力评定最直接、最有效的方式是桥梁荷载试验。传统荷载试验主要侧重于静载试验,但静载试......
针对鸡群算法(CSO)易陷入局部最优和出现早熟收敛的缺陷,提出了一种混合改进的鸡群优化算法(OBSA-CSO)。算法通过采用反向学习对种......
针对传统萤火虫算法在全局寻优搜索中存在收敛速度慢、求解精度低、易陷入局部极值区域等缺陷,提出一种改进的进化模型和混沌优化......
通过对一种智能优化算法——萤火虫算法的研究,在标准萤火虫算法中引入一种新型的自适应惯性权重来提高算法的收敛速度,并提出用虚......
