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人类行为和t-分布变异策略改进的鸽群优化算法
《计算机与数字工程》2024年第12期3555-3561,共7页倪云峰 梁佳豪 王静 郭苹 
国家自然科学基金项目(编号:61701393);陕西省教育厅科学研究计划项目(编号:19JK0528,19JK0531)资助。
针对鸽群优化算法(PIO)全局搜索能力弱、容易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于人类行为和t-分布变异策略改进的鸽群优化算法,采用人类行为策略对鸽群优化算法中的地图和指南针算子进行改进,实现种群分布的多样性,采用t-分布变异策略...
关键词：改进鸽群搜索算子 人类学习行为 T-分布 全局搜索 局部寻优 
基于半监督学习代理辅助的混合进化算法
《科学技术创新》2024年第12期91-95,共5页任志海 李贞 
山西省高等学校科技创新项目(项目编号:2023L451)。
针对目标函数评价昂贵的优化问题,在计算资源有限的情况下很难获得足够数据训练一个准确的全局代理模型,然而,不准确的全局代理模型其潜在优势是可以平滑局部极值点,从而可以引导算法加速找到最优解。另一方面,局部模型虽然不能辅助算...
关键词：代理模型 元启发式算法 全局搜索 局部搜索 半监督学习 
进化计算在大规模高维特征选择中的应用综述
《北方工业大学学报》2024年第2期8-19,共12页叶志伟 王巧 周雯 王明威 蔡婷 何其祎 
基于杂交育种协同进化蚁群算法的工业大数据特征选择研究项目(62376089)
随着大数据时代的到来,数据的规模和特征维度呈现爆炸式增长,这给数据处理带来了前所未有的挑战。特征选择作为数据预处理的关键环节,在处理大规模高维数据时显得尤为重要。而进化计算方法因其出色的全局搜索能力和高效的优化性能,越来...
关键词：特征选择 进化计算 全局搜索 数据预处理 机器学习 
基于量子蚁群算法的智能制造调度问题研究被引量：2
《南京师大学报（自然科学版）》2023年第4期74-79,共6页吴昌钱 黄锐 罗志伟 
国家自然科学基金面上项目(61871204);福建省自然科学基金面上项目(2019J01863);福建省教育科学“十三五”规划项目(FJJKCG20-014);福建省本科教育教学改革研究项目(FBJG20200327);新工科重点建设项目(MKXGK-2021-02).
近年来,工业互联网技术逐渐得到普及,复杂构件生产车间的制造环境逐渐复杂化,提出一种基于量子蚁群算法的智能制造调度方案(QACA-AMJSP).首先,结合智能制造车间的特点,构建了相应的车间调度数学模型.然后,将量子计算与模拟自然界蚁群行...
关键词：车间调度 智能制造 量子计算 蚁群算法 全局搜索 
一类非抢占式非严格周期任务单通道调度问题研究
《信息工程大学学报》2023年第3期293-297,共5页程海兵 李琳 游凌 
针对一种特殊的非抢占式非严格周期任务集的单通道调度问题,提出一种启发式搜索的方法,全局遍历来搜索所有的可行解。同时对于某些需要快速反应的应用场景,提出一种快速求解法,其算法复杂度要远低于全局搜索,能在更快的时间内求得可行方...
关键词：非抢占 非严格周期 任务调度 全局搜索 快速求解 
基于精英反向学习策略的麻雀搜索算法被引量：8
《计算机仿真》2023年第1期378-381,393,共5页冯增喜 李诗妍 赵锦彤 陈海越 
国家重点研发计划项目专题(2017YFC0704104-03);军内科研项目(JJ20191C050237)。
针对麻雀搜索算法(Sparrow Optimization Algorithm,SSA)存在收敛速度慢、容易陷入局部极值的问题,提出了一种基于精英反向学习(EOBL,elite opposition-based learning)的麻雀搜索算法。该算法引入精英反向学习策略,通过精英个体反向学...
关键词：麻雀搜索算法 反向学习策略 精英反向学习 精英反向解 全局搜索 
基于Pareto支配的两阶段多目标优化算法被引量：1
《华东理工大学学报（自然科学版）》2022年第6期806-815,共10页王学武 高进 陈三燕 顾幸生 
国家自然科学基金(62076095,61973120)。
针对二维和三维的多目标优化问题,提出了一种基于Pareto支配的两阶段多目标优化算法(MOEA-PT)。全局搜索阶段根据Pareto支配关系将种群进行排序,依据临界层子集的排序等级执行相应的选择策略;局部调整阶段对种群中的个体进行微调,将新...
关键词：多目标优化 PARETO支配 全局搜索 局部调整 选择策略 
增强全局搜索和自适应蜉蝣算法被引量：11
《哈尔滨工业大学学报》2022年第11期137-150,共14页王义 张达敏 邹诚诚 
国家自然科学基金(62062021,61872034);贵州省科学技术基金(黔科合基础[2020]1Y254)。
针对蜉蝣算法全局搜索能力较差和自适应能力弱等问题,提出一种增强全局搜索能力和自适应的蜉蝣算法——MIWMA。首先引入非均匀高斯变异策略对雄性蜉蝣和雌性蜉蝣进行位置更新,对全局最优位置变异引导其他个体向优良位置靠近,促使种群具...
关键词：蜉蝣算法 全局搜索 非均匀高斯变异 种群多样性 停滞策略 
基于量子行为的鸡群优化算法及其收敛性分析被引量：2
《计算机仿真》2022年第1期327-332,共6页张秋桥 王冰 汪海姗 曹智杰 
国家自然科学基金项目(51777058)。
针对鸡群算法易陷入局部最优、出现早熟收敛等缺陷,提出了一种基于量子行为的鸡群优化算法(Quantum-Behaved Chicken Swarm Optimization, QCSO)。通过利用鸡群中的个体信息建立量子化的势阱模型,根据原鸡群更新公式得到个体最优解和全...
关键词：量子行为 鸡群优化算法 收敛速度 全局搜索 
面向全局搜索的自适应领导者樽海鞘群算法被引量：32
《控制与决策》2021年第9期2152-2160,共9页刘景森 袁蒙蒙 左方 
河南省重点研发与推广专项项目(182102310886);河南省高等教育教学改革研究与实践项目(2019SJGLX080Y);河南大学研究生教育创新与质量提升项目(SYL18060145,SYL18020105)。
为了进一步改善基本樽海鞘群算法容易陷入局部最优、寻优精度有时不高、求解结果不太稳定的不足,提出一种面向全局搜索的自适应领导者樽海鞘群算法.首先,在领导者位置更新公式中引入上一代樽海鞘群位置,增强全局搜索的充分性,有效避免...
关键词：樽海鞘群算法 全局搜索 自适应调整策略 寻优精度 收敛曲线 
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