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- 一种针对焊接梁设计连续优化问题的元启发式求解方法
- 本发明公开了一种针对焊接梁设计连续优化问题的元启发式求解方法，基于自然界中猎鹰的生活习性与觅食特点，针对连续优化问题中最优解求解的速度、效率、精度以及求解方法的难易程度、可拓展性等方面进行研究；本发明方法提高了连续优化问...
- 王力浩李爱军邸富强汪志刚郭永
- 改进藤壶配尾优化算法求解高维连续优化问题被引量：1
- 2023年
- 为增强藤壶配尾优化算法(barnacles mating optimizer,BMO)的全局探索性能和局部寻优精度,融合藤壶幼虫的沉降附着行为与正反向递减铸型策略提出一种改进藤壶配尾优化算法(improved BMO,IBMO)并将其用于求解高维连续优化问题。沉降附着行为模型受自然界藤壶幼虫随潮浮游、螺旋沉降的行为启发所构建,以增加种群多样性并改善算法的全局探索性能。正反向递减铸型策略借鉴反向学习思想并融入递减调控机制修正传统藤壶优化算法的精子铸型过程,以扩增种群的局部搜索域并改善算法的局部开采性能。实验结果表明,两种策略可分别有效改善藤壶优化算法的全局探索和局部开采性能;同时,所提IBMO算法相较于其他新近智能算法则表现出更高收敛精度、更强算法稳健性和良好高维适用性等。
- 赵世杰张天然马世林王梦晨
- 关键词：高维函数优化全局寻优
- 面向复杂连续优化问题的演化优化与学习研究
- 无论在科学领域还是工程领域,连续优化问题是一类非常重要的研究课题。由于复杂连续优化问题通常呈现非线性、不可微、多模态等数学特征,这给传统的数学规划方法带来巨大的挑战。基于种群的演化算法由于其原理简单,对目标函数的数学性质...
- Juan Diego Prado Ramos
- 关键词：连续优化问题差分演化算法多模态
- 求解连续优化问题的多策略动态果蝇优化算法被引量：4
- 2020年
- 果蝇优化算法(FOA)是一种新的全局优化算法,其灵感源于果蝇的嗅觉和视觉觅食行为,该算法具有很强的连续优化问题的解决能力。然而,FOA存在算法候选解不能取负值、种群多样性差、局部搜索能力弱等缺点。为了克服上述不足,该文提出了一种基于多策略进化和动态更新种群最优信息的改进果蝇优化算法(MDFOA)。算法引入了一种有效的多策略候选解生成方法和一个新的控制参数,较好的平衡了算法的全局搜索和局部搜索能力。此外,还设计了全局最优信息的实时更新机制,提高了算法的收敛速度,采用29个复杂的基准测试函数来检验该算法的有效性。实验结果表明,该算法的优化性能优于FOA、6种改进的FOA及另外两种智能优化算法。
- 石建平李培生刘国平刘鹏
- 一种多目标均衡网络连续优化问题的计算方法
- 本发明提供一种多目标均衡网络连续优化问题的计算方法，目前交通网络设计模型的建立通常围绕单一控制目标开展，如以降低总的出行成本为目标，很难对多目标进行权衡并优化。但越来越多的目标需要考量，如网络出行时间最小化，出行距离最小...
- 谢驰米阳刘海洋
- 关于连续优化问题的进化算法的评价和比较
- 梁静
- 求解高维复杂连续优化问题的粒子群算法研究被引量：2
- 2018年
- 传统粒子群优化算法(PSO)求解较为复杂的高维度优化问题时,易出现早熟收敛现象,引发收敛效果变差,导致解的精度较低等问题.为求解现代社会出现的更多复杂优化问题,提高粒子群算法求解精度,引入分组变异的思想,在粒子迭代进化过程中以递减的方式控制变异概率.种群进化过程中是利用贪心搜索的方式,在后期会出现种群聚拢,因此引入反向学习策略,使得种群在聚拢环境下可以扩展搜索空间,离开局部最优位置.经过实验仿真证明,提出的新型粒子群算法(NEWPSO)在优化高维函数上具有更好的性能.
- 潘允敬
- 关键词：粒子群优化算法
- 改进人工蜂群算法求解多目标连续优化问题被引量：2
- 2018年
- 多目标连续优化问题是实际应用和科研中最普遍的问题之一,也是学术界研究重点之一.根据人工蜂群算法求解过程,修正算法中的不足之处,改进算法中存在的盲目搜索,减少丢失算法中的优秀个体,以人工蜂群算法作为进化策略,整理改进方案.改进方案包括有:第一,针对基本人工蜂群算法中变异算子对整体基因搜索的不足,提出基于人工蜂群算法算子和变异算子相融合的自适应搜索算子,在一定程度上可以根据基因优良程度自动调整搜索范围,提高人工蜂群算法搜索行为的准确性.第二,利用搜索数据结果形成新的基因个体,在一代搜索结束后,剩余的个体与新个体的组合成新的种群,使得人工蜂群算法在进行过程中最大程度的保存下优良的基因.通过研究比较发现,改进的人工蜂群算法在求解多目标连续优化问题中具有比较好的收敛性和分布性.
- 李永正
- 关键词：人工蜂群算法函数优化进化策略
- 一种多目标均衡网络连续优化问题的计算方法
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- 谢驰米阳刘海洋
- 连续优化问题的人工蜂群算法改进研究
- 优化问题根据变量的类型可分为离散优化问题和连续优化问题。近年来，一些学者提出了诸多智能算法来解决优化问题。针对人工蜂群算法在求解连续优化问题中存在收敛速度较慢和易陷入局部最优的缺陷。OPIABC（Artificial b...
- 庞文涛
- 关键词：人工蜂群算法收敛速度
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- 研究主题：交通网络 多目标 拥堵 非劣解 交通分配方法
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- 作品数：1被引量：134H指数：1
- 供职机构：华东船舶工业学院电了与信息系
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- 刘伯颖
- 作品数：81被引量：163H指数：6
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