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求解旅行商问题的多样化搜索帝国竞争算法被引量：6
《计算机应用》2019年第10期2992-2996,共5页陈孟辉 刘俊麟 徐健锋 李向军 
国家自然科学基金资助项目(61763031,61762062,61862042);江西省科技创新平台项目(20181BCD40005);江西省主要学科学术和技术带头人项目(20172BCB22030)~~
帝国竞争算法是一种局部搜索能力较强的群智能优化算法,但过度的局部搜索会导致多样性丢失并陷入局部最优。针对这一问题提出基于多样化搜索的帝国竞争算法(MSSICA)。将国家定义为一条可行解,将王国定义成四种特性不同的组合人造解方式...
关键词：组合性问题 人造解 帝国竞争算法 全局搜索 
基于记忆库粒子群算法的海上协作搜寻计划制定被引量：1
《计算机应用》2018年第9期2477-2482,共6页吕进锋 赵怀慈 
国家自然科学基金资助项目(61673371);国家重点研发计划项目(2017YFE0101300);"十三五"装备预研领域基金资助项目(61400010102)~~
海上搜寻任务通常由多个设施协作完成。针对海上协作搜寻计划制定问题,提出一种记忆库粒子群算法。该算法利用组合优化策略和连续优化策略,首先为单个设施生成相应的备选解并构建记忆库,通过从记忆库中学习、随机生成两种方式生成新的...
关键词：海上搜寻 协作 记忆库 粒子群 全局搜索 局部搜索 
采用种群平均信息和精英变异的改进粒子群算法被引量：4
《计算机应用》2014年第11期3241-3244,3249,共5页林国汉 章兢 刘朝华 
国家自然科学基金资助项目(61174140);中国博士后科学基金资助项目(2013M540628);湖南省自然科学基金资助项目(14JJ3107)
针对基本粒子群优化(PSO)算法早熟收敛和后期搜索效率低的问题,提出一种利用种群平均信息和精英变异的粒子群优化算法——MEPSO算法。该算法引入粒子个体与群体的平均信息,利用粒子平均信息来提高算法全局搜索能力,并采用时变加速系数(T...
关键词：粒子群优化 平均搜索 柯西变异 时变加速因子 全局搜索 
改进蚁群算法在旅行商问题中的应用被引量：13
《计算机应用》2014年第A01期131-132,165,共3页李成兵 郭瑞雪 李敏 
内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZC13030);内蒙古交通科技项目(NJ2012-2)
蚁群算法作为新兴的仿生算法,虽已成功应用到解决旅行商问题(TSP)等组合优化问题中,但仍有易于出现局部最优、搜索时间长等缺点。在阐述基本蚁群算法原理、分析蚁群算法信息素新特点的基础上,提出新的更新信息素的方法,并应用于TSP当中...
关键词：蚁群算法 旅行商问题 信息素 全局搜索 
基于高斯扰动的粒子群优化算法被引量：25
《计算机应用》2014年第3期754-759,共6页朱德刚 孙辉 赵嘉 余庆 
国家自然科学基金资助项目(61261039);江西省自然科学基金资助项目(20122BAB201043;20132BAB211031);江西省教育厅落地计划项目(KJLD13096);江西教育厅科技项目(GJJ13761;GJJ13745)
针对标准粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优、进化后期收敛速度慢和收敛精度低的缺点,提出一种基于高斯扰动的粒子群优化算法。该算法采用对粒子个体最优位置加入高斯扰动策略,有效地防止算法陷入局部最优,加快收敛并提高收敛精度。在...
关键词：粒子群优化算法 高斯扰动 快速收敛 全局搜索 
具有快速收敛和自适应逃逸功能的粒子群优化算法被引量：14
《计算机应用》2013年第5期1308-1312,共5页史小露 孙辉 李俊 朱德刚 
国家自然科学基金资助项目(61261039);江西省自然科学基金资助项目(20122BAB201043)
为了克服标准粒子群优化算法(PSO)后期收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺点,借鉴人工蜂群算法的思想,提出了一种提高收敛速度并且带有自适应逃逸功能的粒子群优化算法(FAPSO)。算法中每进化一次粒子搜索两次:一次全局搜索,一次局部搜索...
关键词：粒子群优化算法 全局搜索 局部搜索 快速收敛 自适应逃逸 
基于二次插值法的社会情感优化算法被引量：6
《计算机应用》2011年第9期2522-2525,2533,共5页武建娜 崔志华 刘静 
教育部科学技术研究重点项目(209021)
社会情感优化算法是一种模拟人类社会行为的新型群智能优化算法,算法中考虑了个体决策能力以及个体的情感对寻优结果的影响,因此算法的多样性比常见的群智能算法改善了很多,但是局部搜索能力还有待提高。二次插值法是一种局部搜索能力...
关键词：社会情感优化算法 个体决策能力 个体情感 二次插值法 全局搜索能力 
求解高维优化问题的扰动混沌蚁群优化算法被引量：5
《计算机应用》2011年第4期1084-1089,共6页葛方振 魏臻 田一鸣 陆阳 
国家自然科学基金资助项目(60873195;61070220);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20090111110002);安徽省教育厅省级自然科学基金资助项目(KJ2009B115)
针对新型混沌蚁群优化算法(CAS)求解高维优化问题时存在的计算复杂和搜索精度低问题,提出了扰动混沌蚂蚁群(DCAS)算法。通过建立蚂蚁最佳位置更新贪婪规则和随机邻居选择方法有效地降低了计算复杂度;另外引入自适应扰动策略改进CAS算法...
关键词：群智能 混沌蚁群 全局搜索 高维优化问题 函数优化 
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