柯西变异相关论文
针对哈里斯鹰优化算法收敛精度低、易于早熟收敛、全局搜索与局部开发不平衡的问题,提出一种融合多策略的哈里斯鹰优化算法。利用......
针对于原始帝王蝶优化算法易陷入局部最优解、收敛性不好等问题，提出变异反向学习的自适应帝王蝶优化算法。将遗传算法的变异思想与......
针对麻雀搜索算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题，提出一种自适应变异麻雀搜索算法（AMSSA）。首先，通过猫映射混沌序列......
针对综合学习算法（Comprehensive learning particle swarm optimization,CLPSO）在解决全局优化问题时精度不高且收敛速度慢的问题,......
为能够快速规划出一条安全可靠的无人机三维航迹，本文提出了基于柯西变异麻雀搜索算法（CMSSA）的无人机三维航迹规划新方法。相比于麻......
针对传统麻雀搜索算法在算法搜索后期种群多样性减少，导致收敛精度不足与易陷入局部最优解等问题，提出一种改进麻雀搜索算法（Improved......
针对标准学生心理优化算法（SPBO）的不足，分析了学生学习心理特征，提出采用混合策略的改进学生心理优化算法（HSSPBO）。首先，以学生考试总分......
针对哈里斯鹰算法(HHO)很难在探索和开发之间取得平衡,且易陷于局部最优和种群低多样性等问题,本文提出一种基于混沌透镜成像学习......
针对烟花算法收敛速度慢和求解精度不高,论文提出了一种改进烟花算法——带柯西变异的自学习改进烟花算法.改进算法用全局搜索能力......
优化问题研究的是在众多方案中寻找最优方案,即在满足一定的约束条件下,寻找一组参数值,使得系统某些性能指标达到最大或最小。它......
脑脊液细胞数量少、种类多、形态各异,常用于中枢神经系统感染性疾病、脑血管疾病、脑膜白血病、肿瘤和其它免疫性疾病的鉴别与诊......
为解决基本哈里斯鹰算法(Harris hawks optimization,HHO)易陷入局部最优和收敛精度低的问题,提出多策略优化的哈里斯鹰优化算法(M......
聚类分析是一种无监督的机器学习方法,可以在没有规则库的情况下,通过未标识数据集建立异常检测模型,因此在异常检测领域占有重要......
随着科技的发展,传统的优化算法求解最优问题存在局限性,智能优化算法给优化问题的求解提供了新思路。粒子群算法是模拟生物群体行......
粒子群算法(PSO)和人工蜂群算法(ABC)是应用较广泛的两种群智能算法,特别是人工蜂群算法是2005年才提出来的.而多目标优化问题存在......
花朵授粉优化算法是由剑桥大学的Yang提出的新型群智能优化算法,该算法已成功应用于传感器布局、能源混合动力系统风电并网等方面,......
当永磁同步电机的工作环境和工作任务发生改变时,被控对象的模型会出现较大的变化;由于每次模型改变都要对控制器的参数进行调整,......
针对超超临界机组负荷系统因耦合度高导致的建模困难问题及基本粒子群算法存在的缺陷,提出了一种用于负荷系统建模的改进粒子群算......
针对粒子群算法用于无功优化问题求解时存在早熟收敛,易陷入局部最优的现象,提出了基于柯西变异的自适应混沌粒子群算法。该算法在......
为了求解带有条件风险价值(CVaR)约束的均值-方差模型,提出一种基于广义学习和柯西变异的粒子群算法(CCPSO).在CCPSO算法中,为了提......
针对电动汽车路径规划问题,创新性提出一种改进飞蛾算法进行求解.首先考虑道路拥挤性,将电池能耗作为约束条件,建立行驶总时间最小......
针对传统免疫网络动态优化算法局部寻优能力弱、寻优精度低及易早熟收敛的缺点,提出一种求解动态优化问题的免疫文化基因算法。基......
只采用单一变异算子的进化规划算法在解决优化问题时,不能兼顾全局探索和局部搜索能力.本文提出柯西+混沌变异和柯西+高斯变异两类......
摘要：针对几个高维函数优化进行了研究，提出一种混合智能算法。借鉴人口迁移算法的进化体制，精简了算法步骤；鉴于云模型的云滴在随机中......
为了减少机器人点对点工作路径长度,提出了个体动态细化分工花授粉算法的路径规划方法。以花授粉算法为基础,将花粉按照适应度划分......
冷热电联供型微网对实现能源可再生发展和构建低碳社会有着重要意义,针对内部设备种类众多和复杂的能量耦合关系带来的系统经济性......
为了加快蝙蝠算法的收敛速度并提高寻优精度,提出一种基于动态自适应权重和柯西变异的蝙蝠优化算法。该算法在速度公式中加入了动......
针对粒子群优化算法早熟收敛现象，提出了一种改进的粒子群优化算法．该算法将模拟退火算法的“上山性”引入粒子群算法中，同时为了增加......
传统的进化规划算法解决无约束优化问题时只依赖于单纯的高斯变异，使得这种算法具有一定的局限性．本文在分析高斯变异、柯西变异的优......
针对差分进化算法求解函数优化问题存在过早收敛和不稳定等缺陷，提出一种基于距离度量的差分进化算法。该算法考虑各粒子的差异，利用......
针对基本的极值动力学优化算法容易陷入局部最优解、数值寻优能力较差甚至不能寻优等缺点，提出一种带柯西变异的基于种群的极值动力......
在网络入侵检测系统中，克隆选择算法已经取得了长足的发展，但是它仍然存在的很多缺点，例如算法收敛过慢，且在变异过程中有退化现象。结......
带约束的函数优化是函数优化中最多,也是较难的问题。针对这个问题提出一种改进的算法,它是基于遗传算法的非参惩罚函数的函数优化......
传统的演化规划（CEP）依赖高斯变异算子,而快速演化规划（FEP）选择柯西分布作为主要的变异算子。改进的快速演化规划（IFEP）是将柯西变异算......
本文给出一种基于混合交叉的改进微遗传算法（简称μGA-BLX）,用于常规遗传算法存在的计算量大、收敛速度慢等缺点。本文μGA-BLX算法......
在现有的免疫粒子群算法基础上,增加了交叉和高频变异操作,以保证种群进化的多样性,克服粒子群算法的早熟现象。本算法通过柯西变......
针对基本粒子群优化(PSO)算法早熟收敛和后期搜索效率低的问题,提出一种利用种群平均信息和精英变异的粒子群优化算法——MEPSO算......
针对基本粒子群优化(PSO)算法收敛精度低、容易陷入局部最优的问题,提出了一个结合质心思想和柯西变异策略的粒子群优化算法。首先......
【目的】针对标准粒子群优化算法在应用中暴露出的缺点，如在迭代后期收敛速度慢、搜索精度不高、容易陷人局部最优等，提出一种基于扰......
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......
遗传算法优化函数参数可能会出现不足，为此采用高斯变异与柯西变异相结合的克隆算法，优化了变结构模糊神经网络的参数，并基于此方法设......
针对矩阵复特征值的特点,提出采用双种群改进遗传算法并行求解复特征值的近似值。该算法中双种群采用实数编码,在遗传过程中每个种......
为了避免算法早熟，结合柯西分布具有较长两翼的特点，提出了带柯西变异因子的量子粒子群，对全局最优解进行变异，并结合惩罚函数处理约束......
提出了一种双重变异自适应粒子群优化算法,该算法除了使用自适应算子来改变惯性权重外,还在搜索过程中使用非均匀变异算子对位移进......
利用鱼群搜到的信息和柯西分布的特点,提出一种自适应柯西变异人工鱼群算法,该算法克服了人工鱼漫无目的随机游动或在非全局极值点......
