对样本数据进行函数挖掘是GEP研究的一个重要内容。传统的GEP算法往往容易陷入局部最优,为了解决这个问题,本文在动态种群生成策略......

灰狼优化算法作为一种群体智能算法,不可避免地会产生陷入局部寻优和收敛速度慢的问题。本文提出一种混合的改进策略,把动态权重和......

针对粒子群优化算法在处理多目标函数优化问题的过程中,往往会出现局部收敛现象,在MOPSO算法基础上提出了一种新的多目标粒子群优......

针对航空旅客托运行李时,检测行李条码的阅读器数量、位置、姿态存在很多不确定性问题,提出了动态种群-双适应值粒子群优化（DPDF-PS......

粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)源于鸟群捕食行为的研究,是一种新的群体智能优化算法,作为群智能算法的重要分支,在......

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粒子群算法的全局勘探能力和局部开发能力的不协调往往会导致算法收敛不精、陷入早熟。针对上述问题,提出了基于动态种群的双重学......

为了提升粒子跳出局部最优解的能力,本文提出一种动态种群和广义学习粒子群算法（DCPSO）。在算法运行过程中,引入种群增加策略和减少......

针对传统遗传算法寻优质量差、计算时间长的问题,提出了基于计算机集群的一种新的分布式并行遗传算法解决电力系统无功优化问题.采......

针对复杂的多目标优化问题,根据不同差分进化策略的特点,提出一种基于动态种群多策略差分进化模型和分解机制的多目标进化算法（MOEA......