变异策略相关论文
由于各种实际问题如定日镜场中定日镜位置优化问题、无线传感器位置定位问题、机器人最优路径优化问题以及云计算任务调度问题等都......
近年来,随着深度学习技术在自动驾驶、图像识别等领域不断产生突破性成果,研究人员逐步加强对深度学习框架的重视,涌现了大量深度......
随着人工智能技术的广泛应用,作为其重要分支的群体智能算法得到了深入的研究和快速的发展。在众多的群体智能算法中,差分进化（Diff......
模糊测试技术（fuzzing）由于自动化程度高,测试速度快的优点,已经被证明是最有效的漏洞检测技术之一。然而模糊测试的测试用例生成方......
多目标与超多目标优化问题广泛存在于现实世界当中,处理好这些问题具有重要的现实意义。然而,这些问题具有多个需要被同时优化且可......
现实生活中,人们面临的绝大多数的优化问题都可以归类为多目标优化问题。单目标优化可以找到唯一的最优可行解,与单目标优化不同的......
科学及工程领域中的许多问题常常涉及到全局优化问题.随着计算机科学的快速发展及大数据的广泛应用,实际问题的结构越来越复杂、规......
随着大数据的应用与发展,无数专家学者对云计算这一热点技术进行了研究。该技术具有强大的数据处理能力。因此,面对海量的数据资源......
优化问题作为工程应用上经常需要解决的难题,一直是专家学者重点研究的对象。随着社会的发展和理论研究的深入,人们需要解决的优化......
蛋白质的生物功能是由它们的空间折叠结构决定的,理解蛋白质的折叠过程是生物信息学领域中极具挑战性的问题之一。近年来,许多研究......
差分进化(DE)算法已经成为解决连续型数值优化问题的经典方法。本文的第一部分,把简化群优化算法的交叉策略、协方差矩阵学习策略......
随着Web服务技术的快速发展和广泛应用,越来越多的Web服务分布在Internet上,与此同时,功能相似的Web服务数量也快速增长。单个Web......
针对差分进化算法存在易早熟、收敛精度低等缺陷,提出一种自适应二次变异的改进差分进化算法(Modified differential evolution al......
随着国家“精准医疗”战略的不断实施,人们对于医疗质量提出了越来越高的要求。外科手术导航与机器人系统作为精准医疗的重要工具,......
差分演化算法作为计算智能算法中的重要一员,因其结构简单、收敛速度快、鲁棒性强等特点,得到了研究学者的广泛关注并且在研究和应......
科学研究和工程应用中很多问题可抽象为数学模型作为待优化问题求解,随着问题规模越来越大,复杂度越来越高,传统的优化算法在解决......
针对标准鸡群算法在求解复杂优化问题时存在求解精度不高、易陷入局部最优等问题,提出一种采用自适应搜索和变异策略的改进鸡群算......
深度置信网络(DBN)是一种常用的深度学习模型,在雾霾预测领域得到了广泛的应用.然而,利用传统的DBN进行雾霾预测时,无监督学习阶段......
为了解决传统花授粉算法(FPA)收敛速度慢、易陷入局部最优、寻优精度低等缺陷,提出了一种t-分布扰动策略和变异策略的花授粉算法(t......
根据蚁群算法与遗传算法的特性,提出了求解旅行商问题的混合算法。首先由遗传算法生成信息素分布,然后由蚁群算法根据累计更新的信......
对设备布置问题,建立了多目标优化数学模型.为弥补当前的现场布置遗传算法在变异阶段的不足,将最优个体变异与随机变异相结合,设计......
ＣＬＳＰ（Ｍｕｌｔｉ－ｉｔｅｍｓｉｎｇｌｅ－ｌｅｖｅｌｃａｐａｃｉｔａｔｅｄｄｙｎａｍｉｃｌｏｔ－ｓｉｚｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍ）是在受能力约束限制下，确定Ｎ种不同的项目在给定的计划范围Ｔ内的每一个时间段批量，使得在整个计划范围内（Ｐｌａｎ－ｎｉｎｇＨｏｒｉｚｏｎ）项目总的调整费用和库存保管费......
差分进化算法(Differential Evolution Algorithm,简称DE算法)是一种新兴的进化算法,采用基于差分的变异策略,具有独特的记忆功能......
为了解决三维复杂环境下的无人机航迹规划问题,提出一种基于改进灰狼优化算法的无人机三维航迹规划方法.模拟真实的地理环境,建立......
摘 要 为了求解多约束下最小代价组播路由问题，提出基于链路编码的差分进化组播路由算法，为了加快收敛速度，算法引入一种新的变异策略......
针对传统的粒子群算法易陷入局部最优、后期收敛速度慢、精度低等缺点,提出了一种融合分类优化与拓展策略的粒子群优化算法.该算法......
构建核心骨干网架，对于有针对性地加强电网结构建设、提高电网抵御自然灾害能力、合理科学地进行差异化电网规划具有重要的指导作用......
Parepinelli等提出了基于ACO的分类算法。文中提出了一种基于自适应蚁群算法的分类规则挖掘算法，该算法采用了与Parepinelli算法不......
针对花朵授粉算法后期收敛速度慢,寻优精度低的缺点,提出了一种基于天牛须搜索的花朵授粉算法(BASFPA)。算法首先在全局寻优阶段采......
粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法。介绍了PSO算法的基本......
变异策略对差分进化算法（DE）算法的成功与否起到至关重要的作用.然而,方向信息在DE变异策略的设计当中并没有被充分地挖掘,且对于如......
利用增广Lagrange罚函数处理问题的约束条件,提出了一种新的约束优化差分进化算法。基于增广Lagrange惩罚函数,将原约束优化问题转......
针对有向传感器节点大规模随机部署形成的感知重叠区和监测盲区，在节点位置不变、感知方向可调的前提下，协同调整节点感知方向使其覆......
针对差分进化算法的优化性能受变异策略的影响,提出了一种组合差分进化算法,提高了算法的优化性能。该算法将差分进化算法常用的四......
差异进化算法在解决复杂问题时有着独到的优势,其算法也在不断被改进,但大部分改进算法只利用了搜索空间或适应度空间的单一信息。......
针对差分进化算法传统变异策略在全局收敛鲁棒性和搜索效率上不能达到一个很好的折衷，并且算法的操作算子固定，导致搜索效率低、易早......
针对差分进化算法处理复杂优化问题时存在后期收敛速度变慢、收敛精度不高和参数设置困难的问题,提出了一种基于动态自适应策略的......
针对离散粒子群算法在求解雷达分布式仿真系统中的仿真任务调度时,由于其易陷入局部最优的缺陷导致算法受初始种群的影响较大且结......
不同于对粒子群控制参数的改进,在标准粒子群的基础上提出了双种群粒子群算法,粒子种群每次进化时都按适应值排序并分组,最好的一......
针对标准鲸鱼优化算法收敛精度低和易早熟的问题,提出了具有小世界邻域结构的混合鲸鱼优化算法。该算法采用小世界网络作为种群的......
针对差分进化算法易陷入局部最优及收敛速度慢的缺点,提出基于种群分类的差分进化算法.该算法首先在种群中随机选取3个个体,与目标......
粒子群优化算法已经成功地应用于求解连续域问题,但是对于离散域问题的求解,尤其涉及组合优化问题的研究和应用还很少。二次分配问......
本文提出了一种多线程的高速收敛蚁群算法,该算法在MMAS基础上,采用多线程来实现其蚁群算法并行机制以减少寻路时间,同时结合粒子......
回溯搜索优化算法（BSA）是近年提出的一种新型优化算法,针对其收敛速度较慢、易陷于局部最优的缺点,提出了一种基于最优个体引导和小......
蛋白质结构预测的主要难点之一是全局优化问题。以AB非格模型为基础，采用遗传和模拟退火方法来进行蛋白质折叠预测，同时对遗传算法的......
采用改进的遗传算法解决复杂聚合反应模型的参数估计问题。算法采用排序选择、多点交叉和变异优选策略,有效地提高遗传算法的搜索......
水库防洪优化调度模型一般属于高维多峰极值问题，通常采用智能优化算法加以求解。粒子群算法由于其简单易行被广泛应用于水库优化调......
和许多经典的群智能算法一样,万有引力搜索算法在解决很多优化问题的时候,容易陷入局部最优解并且收敛精度不高。针对这样的情况,......
