自适应变异

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总结性自适应变异的粒子群算法被引量:11
《计算机工程与应用》2022年第8期67-75,共9页陈博文 邹海 
国家自然科学基金(61374128)。
针对粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法在迭代期间易陷入局部最优及寻优精度不高的缺点,提出一种总结性自适应变异的粒子群算法SCVPSO(self-conclusion and self-adaptive variation particle swarm optimization)。采...
关键词:粒子群优化 惯性权重 反向搜索 总结性变异 
基于自适应变异算子的差分进化算法被引量:11
《计算机工程与应用》2018年第6期128-134,142,共8页廖雄鹰 李俊 罗阳坤 李波 
国家自然科学基金(No.61572381)
针对差分演化算法易于早熟、收敛速度慢和收敛精度低等问题,提出一种基于自适应变异算子的差分进化算法。给出个体向量粒子及维度层定义,并提出了基于维度层加权的异维维度选择策略,首次将加权异维学习策略引入差分演化算法中,有效地提...
关键词:差分进化 维度层 加权异维学习 种群聚集度 自适应变异 
一种竞争型量子进化算法
《计算机工程与应用》2016年第9期18-22,共5页乔冬冬 方洋旺 陈少华 彭维仕 
针对连续空间数值优化问题,提出了一种竞争型量子进化算法。粒子每次向全局最优和种群均值两个方向分别进化,从而得到两个子粒子。根据"优胜劣汰"原则选择适应度较高者作为下一代。同时,为了保证粒子的多样性,引入了一种自适应变异机制...
关键词:量子进化算法 双方向进化 相位角编码 自适应变异 
基于自适应变异的混沌粒子群优化算法被引量:13
《计算机工程与应用》2016年第10期44-49,共6页李建美 高兴宝 
国家自然科学基金(No.61273311);中央高校基本科研业务费专项基金资助(No.GK201001002)
粒子群优化算法参数少,寻优速度快,但其寻优效率低且在寻优后期易早熟收敛。为改善其寻优性能,在标准粒子群优化算法中,通过引入混沌映射和自适应变异策略,提出具有自适应变异的混沌粒子群优化(ACPSO)算法,以增强种群的全局寻优性能和...
关键词:粒子群优化 自适应策略 混沌映射 数值优化 
基于粒子熵的参数自适应变异PSO算法研究被引量:4
《计算机工程与应用》2014年第19期27-31,共5页李怀俊 谢小鹏 肖心远 
广东省自然科学基金(No.S2011010002118);2013年广东省高校优秀青年教师培养项目(No.Yq2013178)
为了避免普通粒子群算法(PSO)可能出现的局部收敛及精度不高现象,围绕影响PSO算法性能的两个重要参数w和pgd,提出了一种面向全局优化的参数自适应变异PSO改进算法。算法定义了粒子熵集概念,可以精确反映粒子群数据的全局聚集特性,由粒...
关键词:粒子熵集 惯性权重 全局最优位置 自适应变异 粒子群优化算法 
听觉信号盲分离的混合粒子群优化算法
《计算机工程与应用》2011年第25期149-151,159,共4页罗涛华 张聪 
湖北省教育厅重点科研项目(No.D20101704)
为了解决基本粒子群盲分离算法收敛速度慢、优化精度低的问题,提出用基于群体自适应变异和个体退火操作的混合粒子群优化算法(HPSO)来实现听觉信号盲分离。与模拟退火算法(SA)和基本粒子群算法(PSO)相比,该算法保持了基本粒子群算法简...
关键词:听觉信号分离 粒子群算法 模拟退火 自适应变异 负熵 盲分离 
新型的动态粒子群优化算法被引量:5
《计算机工程与应用》2011年第16期32-34,共3页王润芳 张耀军 裴志松 
国家自然科学基金No.70701016~~
为了解决动态改变惯性权重的自适应粒子群算法不易跳出局部最优的问题,提出了一种自适应变异的动态粒子群优化算法。在算法中引入了自适应学习因子和自适应变异策略,从而使算法具有动态自适应性,能够较容易地跳出局部最优。对几种典型...
关键词:粒子群优化算法 惯性权重 自适应变异 学习因子 
一种改进的新颖的粒子群优化算法被引量:1
《计算机工程与应用》2011年第6期49-51,85,共4页顾大为 凌君 
针对PSO在寻优过程容易出现"早熟"现象,提出了一种基于Sobol序列的自适应变异PSO算法(SAPSO)。该算法以积分控制粒子群算法(ICPSO)为基础,使用准随机Sobol序列初始化种群个体,并在算法过程中引入基于多样性反馈的Beta分布自适应变异来...
关键词:粒子群优化算法 Sobol序列 BETA分布 自适应变异 多样性反馈 
带自适应变异的量子粒子群优化算法被引量:24
《计算机工程与应用》2011年第3期41-43,共3页刘俊芳 高岳林 
国家自然科学基金No.60962006;宁夏自然科学基金No.NZ0848~~
提出了一种带有自适应变异的量子粒子群优化(AMQPSO)算法,利用粒子群的适应度方差和空间位置聚集度来发现粒子群陷入局部寻优时,对当前每个粒子经历过的最好位置进行自适应变异以实现全局寻优。通过对典型函数的测试以及与量子粒子群优...
关键词:全局最优化 粒子群优化 量子粒子群优化 自适应变异 
大型工程项目任务多目标优化调度方法被引量:10
《计算机工程与应用》2010年第24期217-221,248,共6页曾强 杨育 王小磊 赵川 
国家自然科学基金(No.70601037);国家教育部"新世纪优秀人才支持计划"(No.NCET-07-0908)~~
提出了一种大型工程项目任务多目标优化调度方法。构建了一种以项目工期最小化、费用最小化及质量最大化为目标函数的多目标优化模型;针对模型的多变量、多约束、大组合量特点,提出了一种基于自适应变异和模拟退火思想的改进蚁群算法。...
关键词:任务调度 多目标决策 蚁群算法 自适应变异 模拟退火算法 
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