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基于关系模型的进化算法收敛性分析与对比
基于关系模型的进化算法收敛性分析与对比
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进化算法与确定性算法在优化控制问题中的收敛性对比 (2004年)
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对比了进化算法(基因算法)与确定性算法(共轭梯度法)在优化控制问题中的优化效率。两种方法都与分散式优化策略-Nash对策进行了结合,并成功地应用于优化控制问题。计算模型采用绕NACA 0012翼型的位流流场。区域分裂技术的引用使得全局流场被分裂为多个带有重叠区的子流场,使用4种不同的方法进行当地流场解的耦合,这些算法可以通过当地的流场解求得全局流场解。数值计算结果的对比表明,进化算法可以得到与共轭
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改进的状态空间模型遗传算法及全局收敛性分析.pdf
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进化算法的收敛性,给出了衡量不同算法性能的定量性能指标;考虑到实际问题 往往是带有多约束的优化问题,针对约束优化问题提出了基于双群体的差分进化 算法,并将一种多目标进化算法用于灰度图像和彩色图像的色调...
遗传算法的收敛性.doc
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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
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针对非线性模型的参数估计寻优较为困难的问题,提出一种基于改进的差分进化算法的非线性系统模型参数辨识新方法。通过引入一个自适应变异率,随着迭代的进行自适应调整缩放因子,从而在初期保持种群多样性以避免早熟...
论文研究-贝叶斯博弈多目标进化算法及其收敛性分析.pdf
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求解无约束优化问题的知识进化算法及其收敛性分析 (2010年)
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针对传统方法的随机盲目性和易陷入局部最优值等缺陷,提出一种求解无约束优化问题的知识进化算法(简称为UOP-KEA),并对算法的全局收敛性进行了分析. 该算法的主要思想是:首先建立初始知识库,然后利用传承算子来实现对优秀知识个体的传承,利用创新算子来产生新的知识个体,利用更新算子来更新知识库,从而实现知识的进化,最后从知识库的最优知识个体中获取问题的最优解. 将该算法应用于无约束非线性测试函数的最小
基于随机泛函的免疫进化算法收敛性及性能分析
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分析基于免疫响应原理的免疫进化算法流程和运行机制.根据免疫抗体群的状态转移过程,研究免疫进化算法的马尔科夫随机过程,并采用随机泛函分析算法的收敛性,突破传统马尔可夫链方法对解空间较大问题分析的局限性.根据免疫进化算法参数构成和抗体种群达到吸收态的转换特性,采用泛函理论论证算法收敛速度估计、时间复杂度计算和参数选择原则.通过实验总结影响免疫进化算法收敛性的关键因素,为解空间较大及高维优化问题的免疫进
基于免疫原理的量子进化算法及收敛性研究
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<p>分析量子进化算法的特点及免疫进化的机理,提出一种基于免疫算子的量子进化算法.该算法通过免疫克隆选择、免疫细胞交叉变异、记忆细胞产生、抗体相似性抑制等进化机制,可以最终找出最优解",比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力.不仅从理论上证明了所提出算法的收敛性,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性.</p>
基于免疫原理的量子进化算法及收敛性研究 (2007年)
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分析量子进化算法的特点及免疫进化的机理,提出一种基于免疫算子的量子进化算法.该算法通过免疫克隆选择、免疫细胞交叉变异、记忆细胞产生、抗体相似性抑制等进化机制,可以最终找出最优解,比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力.不仅从理论上证明了所提出算法的收敛性,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性.
论文研究-基于改进差分进化算法的水文模型参数多目标优选研究.pdf
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DREAM 算法融合了马尔可夫链蒙特卡罗方法和差分进化算法的优势, 较好地解决了马尔可夫链蒙特卡罗方法中搜索步长的恰当取值以及搜索方向的准确定位问题, 并能有效解决差分进化算法的群体多样性和收敛速度问题....
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改进的状态空间模型遗传算法及其全局收敛性分析_齐战1
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摘要:基于状态空间模型遗传算法(GABS)是一种新型实数编码进化算法,在工程优化问题中取得良好的应用效果. 针对GABS缺乏有效的数学模型及理论依据, 研究并建
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论文研究-改进差分进化算法求解化工间歇与连续混合生产过程调度问题.pdf, 采用统一时间离散化方法,用改进的差分进化算法求解带有限中间存储的连续生产过程和间歇生产...
论文研究-基于Pareto的多目标进化免疫算法.pdf
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基于云模型的自学习进化算法 (2009年)
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结合进化论和遗传理论的最新进展,提出基于学习算子的自学习进化算法;并将正态云模型引入进化过程中,提出云学习算子和基于云学习算子的自学习进化算法。最后的仿真实验表明,该算法具有精度高、收敛速度快等优点,能在很大程度上解决了现存进化算法的低效问题。
基于云模型的进化算法.pdf
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基于云模型的进化算法.pdf基于云模型的进化算法.pdf
基于云模型的进化算法
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本文提出一种基于云模型的进化算法.该算法利用云模型对物种的遗传变异进化统一建模,能够自适应控制遗传变异 的程度和搜索空间的范围,从而可以快速收敛到最优解,较好地避免了传统遗传算法易陷入局部最优解和选择压 力过大造成的早熟收敛等问题.
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基于二进制编码的蚁群优化算法及其收敛性分析1
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同时,为了克服标准PF存在粒子枯竭、导致估计结果可能收敛到错误值的问题,提出了基于差分进化改进粒子滤波(DEPF)的多径估计算法,该算法利用差分进化(DE)算法代替PF的重采样来产生新粒子,使新粒子朝着状态真实后验概率...
基于协同进化算法求解寡头电力市场均衡_杨彦.pdf
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同进化模型, 提出一种均衡分布性与收敛性的协同进化多目标优化算法(CMOA-BDC). CMOA-BDC 首先设置一个 精英集合, 采用支配关系从进化种群与精英集合中选择首层, 并用拥挤距离保持其分布性; 然后运用聚类将首层...
蚁群算法及其应用研究 杨剑峰
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4星 · 用户满意度95%
基于图解的蚂蚁系统的收敛性及证明,, 一种蚁群优化算法的收敛性,, 问题的表示与算法的描述,, 算法的收敛性证明,, 本章小节,, 基本蚁群算法及其改进算法,, 引言,, 蚂蚁系统的模型描述,, 蚂蚁系统模型的实现,,
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