多峰值函数优化相关论文
生物学的各个层面一直是开发新型计算模型和解决问题的灵感来源。传统的仿生算法(如遗传算法、粒子群算法和蚁群算法等)存在容易早......
粒子群优化（PSO： Particle Swarm Optimization）算法已经被广泛地应用，其中包括大量实时性要求很高的领域，如宽带数字信号处理。传统PSO......
通过分析Castro提出的CLONALG算法在优化多峰值函数时存在峰值搜索能力弱、最优解易退化、收敛效率低等问题的根源，提出了一种基于......
为了解决deCastro在2000年提出的CLONALG算法在多峰值函数优化时多峰搜索能力弱,训练时间长的问题,提出自适应小生境克隆选择算法（A......
多峰值函数优化中，基本粒子群算法进化后期收敛速度较慢，且可能出现最优解粒子在全局最优解附近“振荡”的现象，导致优化精度降低。为......
为了解决deCastro2002年提出的CLONALG算法在多峰值函数优化时多峰搜索能力弱、训练时间长的问题，本文提出了一种改进的克隆选择算......
遗传算法是模拟自然界生物化机制的概率性搜索算法，其优势在于可以高效的处理传统搜索方法难以解决的复杂的非线性问题。由于其不受......
针对基本遗传算法具有的收敛早熟、局部搜索能力差等缺点，提出了一种快速实现多峰值函数优化的改进算法。该算法包含并行小生境技术......
