全局搜索能力

作品数：49被引量：192H指数：8
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基于改进BBO算法的火力分配方案优化被引量：8
《南京航空航天大学学报》2020年第6期897-902,共6页罗锐涵 李顺民 
将生物地理学优化(Biogeography-based optimization,BBO)算法应用于火力打击目标分配方案的优化中,对BBO算法增加三维变异操作,优化算法的收敛精度。采用改进的Tdv-BBO算法(Three-dimensional variation biogeography-based optimizati...
关键词：BBO优化算法 火力分配方案 变异算子 组合优化 全局搜索能力 
基于改进GWO-CV优化的K-调和均值聚类算法被引量：4
《统计与决策》2020年第16期9-13,共5页张文宇 张茜 杨媛 刘嘉 
陕西省教育厅重点项目(19JZ056)。
为克服传统聚类算法对初始聚类中心敏感且容易陷入局部最优的问题,文章提出一种基于改进的灰狼优化与交叉验证法结合的K-调和均值聚类算法(GWO-CVKHM)。首先将新的非线性收敛因子引入灰狼优化算法,以调整前期广度搜索与后期深度搜索比例...
关键词：K-调和均值聚类 灰狼优化算法(GWO) 交叉验证法(CV) 全局搜索能力 
粒子群优化算法中惯性权重改进策略综述被引量：30
《渤海大学学报（自然科学版）》2019年第3期274-288,共15页杨博雯 钱伟懿 
国家自然科学基金项目(No:11371071)
在粒子群优化算法的3个参数中,惯性权重是最重要的参数,它对粒子群优化算法性能的提高起到至关重要作用.因此许多学者对粒子群优化算法中的惯性权重设计进行了广泛研究,目前取得许多成果.本文介绍了基本粒子群优化和标准粒子群优化算法...
关键词：粒子群优化算法 惯性权重 全局搜索能力 局部搜索能力 
基于双高斯函数的一种高效鸟群优化算法被引量：4
《现代电子技术》2018年第23期106-112,共7页彭君君 刘勇进 
国家自然科学基金(11371255)~~
针对采用鸟群算法求解实际问题中的复杂函数时存在易陷入局部最优、学习能力差、缺乏收敛性理论分析等问题,提出基于双高斯函数的一种高效鸟群优化算法。该算法增加了鸟群的挑食行为,巧妙地避免初始寻优值易陷入局部最优点或鞍点的问题...
关键词：高效鸟群优化算法 双高斯函数 局部最优点 时间复杂度分析 全局搜索能力 迭代次数 
基于引力搜索算法的非线性系统辨识被引量：2
《青岛科技大学学报（自然科学版）》2016年第5期562-566,共5页李欣欣 张宏立 
针对传统辨识方法辨识非线性系统时存在的辨识精度低、收敛速度慢等问题,引入了一种基于混合引力搜索算法的非线性系统辨识方法。该混合优化算法是将粒子群算法中群体历史最优位置及自身历史最优位置的概念引入到引力搜索算法中,通过帮...
关键词：引力搜索算法 混合优化算法 全局搜索能力 非线性系统 
一种平衡全局与局部搜索能力的粒子群优化算法被引量：3
《微电子学与计算机》2016年第6期134-138,共5页徐从东 张继春 马鹏飞 
针对标准粒子群优化算法存在易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺点,从两个方面对算法进行改进.一方面,改变学习因子和惯性权重,使学习因子和惯性权重随着粒子的适应度动态自适应变化,以平衡局部和全局搜索能力;另一方面,增加粒子的学习对...
关键词：粒子群优化算法 粒子适应度 局部搜索能力 全局搜索能力 
基于新型变异策略的差分进化算法被引量：3
《计算机工程与设计》2016年第5期1285-1290,共6页宋锦 师玉娇 高浩 王保云 
国家自然科学基金项目(61203028);中国博士后基金项目(2014M551632);江苏省博士后基金项目(1402018A)
为加快算法的收敛速度和寻优能力,将粒子群算法和差分进化算法的优点结合起来,提出一种混合差分进化算法。在此基础之上引入一种新型的变异策略(包括全局变异和局部变异两种),平衡算法的全局搜索能力和收敛速度。采用大量标准测试函数...
关键词：差分进化算法 粒子群优化算法 全局搜索能力 收敛速度 变异策略 
一种自适应动态控制参数的粒子群优化算法被引量：8
《计算机工程》2013年第10期203-207,共5页徐从东 陈春 
安徽省自然科学基金资助项目(11040606M130)
针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺点,从提高全局和局部搜索能力2个方面出发,提出一种自适应动态控制参数的粒子群优化算法。根据粒子的适用度动态改变粒子学习公式中学习因子和惯性权重的取值,提高算法的搜索能...
关键词：粒子群优化算法 粒子适用度 学习因子 惯性权重 局部搜索能力 全局搜索能力 
基于熵的改进粒子群优化算法被引量：3
《系统工程》2009年第8期106-113,共8页任子晖 王坚 
国家科技支撑计划资助项目(2006BAG01A02;2006BAF01A46);上海市科技发展基金资助项目(08201201905;08DZ1120802;06dz12001)
通过分析粒子群系统中系统熵随粒子位置的变化情况,根据系统熵与粒子搜索能力间的联系,结合最大熵最小熵定理,给出了两种改变系统熵的策略,从而形成了两种新的粒子群优化算法,这两种新的算法在不破坏粒子局部搜索能力的基础上有效地加...
关键词：粒子群优化 系统熵 全局搜索能力 
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