多样性保持相关论文
为提高PSO算法的性能，引入免疫算法中浓度调节机制的“抗体浓度选择”策略形成粒子群免疫算法，利用该算法对足球机器人进行路径规划，......
复杂的单目标优化问题是进化计算领域的一个研究热点问题,已有差分进化和协方差进化被认为是处理该问题的较有效方法,其中,差分信......
针对标准粒子群优化（PSO）算法在迭代过程中容易出现粒子过早收敛从而降低其寻优能力的问题，分析了粒子在更新过程中早熟的原因，通过引......
针对多目标优化问题求解,提出基于群体分布特征的多目标自适应粒子群优化算法(pd MOPSO).首先借助统计方法分析归档集在决策空间的......
电气工程中的设计问题常归结为多目标优化问题。对于目标函数超过三维的高维多目标优化设计，目前基于非控关系的多目标进化算法很难......
提出一种自适应多样性保持的多目标粒子群算法（ADMMOPSO）。该算法引入多样性保持阈值（λα）来控制非劣解的分布,当多样性指标高于阈值......
为解决粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法中存在的种群多样性和收敛性之间的矛盾,该文提出了一种具备反向学习和局......
文章用一种免疫进化规划来设计多层前馈神经网络．该免疫进化规划在保留传统进化规划的随机全局搜索能力的基础上，引进生物免疫中抗体......
在现实生活中存在诸多待优化问题,这类问题待优化的目标往往都不止一个,并且各个目标之间互相冲突又互相影响,这类问题都可以被定......
该文给出了传统的求解多目标优化方法存在的问题,引入了当前研究多目标优化的新方法———基于遗传算法求解问题的pareto解,讨论了......
