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为平衡多目标粒子群的全局和局部搜索能力,提出一种基于高斯混沌变异和精英学习的自适应多目标粒子群算法.首先,提出一种新的种群......
针对协同粒子群算法容易早熟和停滞的问题，提出了一种基于精英综合学习的协同粒子群（ECLCPSO）算法。该算法在协同粒子群算法的基础上，......
针对伊藤算法(ITO)在大规模网络中求解多约束服务质量(QoS)路由优化时,存在收敛速度过慢、易陷入局部最优解从而导致算法成功率不......
针对综合学习粒子群算法后期收敛速度慢、一旦所有粒子陷入局部最优,则无法跳出等缺陷,提出免疫综合学习粒子群优化(ICLPSO)算法。......
提出了一种用于求解优化问题的具有精英学习能力的增强型人工免疫网络（Enhanced aiNet-EL）算法．该算法集成了亲和力学习和精英学习，改......
为解决APO算法只遵循一种运动规则,过程单一,多样性较差,易使算法陷入局部最优的不足,借鉴精英学习策略,提出了分组精英学习策略对......
针对基本粒子群优化(PSO)算法早熟收敛、易陷入局部极值的缺陷,提出自适应任务分配的粒子群优化算法。该算法根据粒子的多样性动态......
优化问题存在于科学研究、工业技术等多个应用领域,现实的优化问题变得日益复杂,因此人们对高效的优化技术和新兴的优化算法的研究......
为解决粒子群算法早熟收敛的问题,提出一种融合混沌和差分进化的粒子群优化算法（CPSODE）.算法采用具有较大李雅普诺夫系数的无限折叠......
差分进化算法简单、高效且鲁棒性好.然而在求解大规模优化问题时,其性能随着问题维度的增加会迅速降低.针对此问题,提出一种基于Ma......
