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]绍兴文理学院物理与电子信息系,浙江绍兴312000 [2]聊城大学计算机系,山东聊城252000
出 处:《控制理论与应用》2010年第3期329-334,343,共7页Control Theory & Applications
摘 要:受生态系统中迁移机制的激发,提出了一种基于群体迁移的优化算法.该算法是根据生态学中群体分布的迁移模型而提出的一种新的优化算法.借鉴其他智能算法思想,用栖息地来表示优化问题的解集,通过生物群体的迁入与迁出实现解集之间特征信息的共享,从而完成进化过程.该文讨论了基于群体迁移的优化算法基本原理和实现步骤,同时进行一些基准函数的性能测试.通过分析表明提出的新算法是有效的,是一种具有潜在优越性的优化算法.Motivated by migration mechanisms of ecosystems, a species migration-based optimization algorithm (SMOA) is proposed. SMOA is a new optimization method bawd on the migration model of organism distribution in biological systems. Inspired by the development of other intelligence algorithms, problem solutions are represented as habitats; and the sharing of features between solutions is representext as species immigration and emigration in SMOA. This paper discusses the principle and steps of implementation in SMOA, and explores performance through benchmark functions. The performance study shows that the proposed algorithm is effective and is a promising candidate for optimiza-tion.
分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:52.15.220.116