检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]中国科学院合肥智能机械研究所智能决策与知识工程实验室,合肥230031 [2]安徽省仿生感知与先进机器人技术重点实验室,合肥230031
出 处:《模式识别与人工智能》2008年第5期677-681,共5页Pattern Recognition and Artificial Intelligence
基 金:国家自然科学基金资助项目(No.60774096;60472111)
摘 要:受自然界种子传播方式的启发,提出一种进化算法——种子优化算法.该算法通过模拟植物生存的自适应现象,逐代进化,寻找最优结果,解决复杂的优化计算问题.对该算法的全局寻优性能进行分析证明.通过典型优化问题的实例仿真实验,表明该算法具有较好的寻优性能.Inspired by the transmission of seeds in nature, an evolutionary algorithm, seed optimization algorithm (SOA), is proposed. The algorithm is designed by simulating the self-adaptive phenomena of plant and it can be used to resolve complex optimization problems with the evolution of plant. The global convergence analysis of SOA is made by using the Solis and Wets' research results. Finally, SOA is applied to three function optimization problems and compared with particle swarm optimization (PSO) algorithm. The experimental results show that SOA has stable and robust behaviour and it can be used as a promising alternative to existing optimization methods for engineering design.
关 键 词:进化计算 种子优化算法(SOA) 全局最优性 粒子群算法(PSO)
分 类 号:TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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