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用于全局优化问题的混合免疫进化算法 被引量:7
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作者 刘星宝 蔡自兴 +1 位作者 王勇 彭伟雄 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期971-980,共10页
为了克服免疫算法在优化高维多峰函数时存在的早熟收敛问题,提出一种高效的混合免疫进化算法.动态克隆扩张、基于学习机制的超变异和多母体交叉是该算法的主要特点.同时,提出了一种算法性能评价准则,以比较不同算法在优化高维函数时的性... 为了克服免疫算法在优化高维多峰函数时存在的早熟收敛问题,提出一种高效的混合免疫进化算法.动态克隆扩张、基于学习机制的超变异和多母体交叉是该算法的主要特点.同时,提出了一种算法性能评价准则,以比较不同算法在优化高维函数时的性能.在实验部分,首先使用经典测试函数测试了混合免疫进化算法的性能;然后,分别在不同的评估次数下比较了自适应差分进化、基本免疫算法和混合免疫进化算法,结果表明免疫进化算法在求解精度、稳定性等方面均明显优于前两种算法. 展开更多
关键词 全局优化问题 人工免疫系统 克隆选择算法 多母体随机交叉
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全局优化问题的若干新进展
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作者 张永康 《工程兵工程学院学报》 EI 1990年第1期49-57,共9页
§1 引言全局优化问题是寻求实值目标函数 f:R^n→R 的全局极值点(例如全局极小点)X_*,即求一点X_*∈R^n 使得f(x_*)≤f(x) _x∈R^n……(1)除非特别声明,我们假定 f 二次连续可微。从计算的角度出发,通常假定集合 S R^n 是紧凸集,... §1 引言全局优化问题是寻求实值目标函数 f:R^n→R 的全局极值点(例如全局极小点)X_*,即求一点X_*∈R^n 使得f(x_*)≤f(x) _x∈R^n……(1)除非特别声明,我们假定 f 二次连续可微。从计算的角度出发,通常假定集合 S R^n 是紧凸集,并包含全局极小点为其内点。求极小值的问题y_*= ……(2) 展开更多
关键词 全局优化问题 全局极小值 全局极小点 全局极值 隧道效应 目标函数 算法 确定型 局部极小值 搜索方法
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应用单纯形算法解决动态路由问题 被引量:3
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作者 李磊 罗懿 李观华 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第2期99-105,共7页
探讨了如何在长途电话交换网中应用单纯形算法解决动态路由问题,并介绍了算法运行情况和运行结果。单纯形算法能够在很短的时间内得到质量很好的全局优化的路由方案。
关键词 单纯形算法 动态路由 全局优化问题
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粒子群算法在梯级水库优化调度中的应用研究 被引量:5
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作者 张铭 李崇浩 +2 位作者 范子武 马震坤 尹黛 《水力发电》 北大核心 2010年第12期60-64,共5页
针对PSO算法易陷入局部最优和后期收敛速度慢的缺陷,引入进化遗传算法中的"变异"算子并采用自适应的权重因子,以改进其全局优化能力和搜索效率。引入粒子矩阵,通过对粒子在多维空间中最优位置的搜索来实现逐时段的优化计算,... 针对PSO算法易陷入局部最优和后期收敛速度慢的缺陷,引入进化遗传算法中的"变异"算子并采用自适应的权重因子,以改进其全局优化能力和搜索效率。引入粒子矩阵,通过对粒子在多维空间中最优位置的搜索来实现逐时段的优化计算,并将该算法应用于金沙江复杂梯级水电能源系统中长期优化调度计算中。计算结果表明,智能优化方法在复杂系统全局优化问题上较常规数学优化算法有更优越的优化性能,从而为解决复杂水电能源非线性动力系统的全局优化计算问题提供了一种新的有效的方法。 展开更多
关键词 粒子群算法 梯级水库优化调度 应用研究 Hydropower Stations Cascade Optimal Operation Swarm Improved 全局优化问题 优化计算 中长期优化调度 非线性动力系统 智能优化方法 进化遗传算法 最优位置 优化性能 优化算法 梯级水电 算法应用 搜索效率
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清江隔河岩大坝位移反分析项目通过验收
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《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2005年第6期53-53,共1页
关键词 隔河岩水电站 分析项目 大坝位移 清江 通过验收 均匀设计理论 改进的遗传算法 重力拱坝 BP神经网络 全局优化问题
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Global Optimization Algorithm for Nonlinear Sum of Ratios Problems
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作者 JIAO Hong-wei GUO Yun-rui CHEN Yong-qiang 《Chinese Quarterly Journal of Mathematics》 CSCD 北大核心 2008年第4期499-505,共7页
In this paper, a global optimization algorithm is proposed for nonlinear sum of ratios problem (P). The algorithm works by globally solving problem (P1) that is equivalent to problem (P), by utilizing linearizat... In this paper, a global optimization algorithm is proposed for nonlinear sum of ratios problem (P). The algorithm works by globally solving problem (P1) that is equivalent to problem (P), by utilizing linearization technique a linear relaxation programming of the (P1) is then obtained. The proposed algorithm is convergent to the global minimum of (P1) through the successive refinement of linear relaxation of the feasible region of objective function and solutions of a series of linear relaxation programming. Numerical results indicate that the proposed algorithm is feasible and can be used to globally solve nonlinear sum of ratios problems (P). 展开更多
关键词 global optimization nonlinear sum of ratios linearization technique
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