复杂优化问题

作品数：23被引量：125H指数：6
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相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：拓守恒李康顺孙超利肖文显马孝琴更多>>
相关机构：西安电子科技大学陕西理工大学太原科技大学江南大学更多>>
相关期刊：《计算机应用研究》《安徽大学学报（自然科学版）》《数学的实践与认识》《高技术通讯》更多>>
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基于分层学习的改进PSO算法求解复杂优化问题被引量：6
《太原科技大学学报》2021年第3期169-174,共6页白晓慧 何小娟 孙超利 张国晨 
国家自然科学基金(61876123);山西省自然科学基金(201801D121131);山西省优秀人才科技创新项目(201805D 211028);山西省留学回国人员科技活动择优资助项目;太原科技大学校博士启动基金(20162029)。
针对社会学习粒子群算法存在的收敛速度慢及进化后期种群多样性缺失等问题,提出了一种基于分层学习的改进粒子群算法。首先,引入分层学习策略,并将其加入社会学习粒子群算法中,实现对种群中不同状态粒子的差别对待,从而增强算法中粒子...
关键词：大规模优化问题 粒子群算法 分层学习策略 贡献值策略 
求解复杂优化问题的基于信息熵的自适应蚁群算法被引量：8
《数学的实践与认识》2005年第2期134-139,共6页李万庆 李彦苍 
国家自然科学基金 (60 0 75 0 1 3 )
针对基本蚁群算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优、计算复杂且不易求解连续优化问题等缺陷 ,提出了一种基于信息熵的改进自适应蚁群算法 ,采用由信息熵控制的路径选择及随机扰动策略实现了算法的自适应调节 ,克服了基本蚁群算法的不足 ...
关键词：求解 连续 组合优化问题 蚁群算法 收敛性 收敛速度 信息熵 自适应 鲁棒性 局部最优 
蚁群算法的理论及其应用被引量：20
《计算机时代》2004年第6期1-3,共3页姜长元 
本文介绍了一种崭新的求解复杂优化问题的启发式算法─蚁群算法。该方法通过模拟蚁群搜索食物的过程,达到求解此类问题的目的。它具有智能搜索、全局优化、稳健性强、分布式计算、易与其它方法结合等优点。该算法用于解决组合优化问题,...
关键词：蚁群算法 复杂优化问题 模拟蚁群搜索食物过程 蚁群优化 ACO 蚁群系统 ACS 
基于变尺度混沌优化策略的混合遗传算法被引量：4
《控制与决策》2002年第6期958-960,共3页王焱 刘景录 孙一康 
国家自然科学基金项目 (6 9772 0 12 )
针对标准遗传算法 (SGA)存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等问题 ,提出了新的混合遗传算法。利用变尺度混沌优化方法 ,对经过一次遗传操作的种群进行混沌搜索寻优 ,引导种群快速进化。该方法具有搜索速度快、计算精度高、使用方便等特...
关键词：变尺度混沌优化策略 混合遗传算法 复杂优化问题 目标函数 
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