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一种基于全局劣汰策略的混合粒子群优化算法.pdf
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一种基于全局劣汰策略的混合粒子群优化算法.pdf
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论文研究-一种基于全局劣汰策略的混合粒子群优化算法.pdf
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提出一种改进的粒子群优化算法——基于全局劣汰策略的混合粒子群优化算法(GTPSO)。GTPSO在保持PSO算法快速收敛的基础上,以郭涛算法(GuoA)的寻优机制确保种群的多样性和算法的坚韧性。数值计算结果表明,对于高维(维数≥10)复杂非凸多峰函数的数值优化问题,GTPSO算法的计算结果均优于GuoA算法和粒子群优化算法。
一种求解全局优化问题的新混合遗传算法.pdf
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遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法,它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的,并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》,GA这个名称才逐渐为人所知,J.Hollan
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