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精英反向学习的单纯形交叉布谷鸟搜索算法被引量：1: 1; 作者林要华王李进《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2017年第6期33-38,共6页; 提出一种加强搜索能力的改进布谷鸟搜索算法,该算法采用精英反向学习策略促使Lévy Flights随机走动中的部分精英个体进行反向搜索,以避免搜索新个体的趋同性;并采用单纯形交叉操作在Biased随机走动中随机选择一个个体进行精细搜索... 展开更多; 关键词布谷鸟搜索算法单纯形交叉反向学习混沌映射; 在线阅读下载PDF 职称材料

单纯形搜索在遗传算法中的融合研究被引量：6: 2; 作者肖宏峰谭冠政《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第18期30-33,共4页; 构造了单纯形混合遗传算法SM-HGA+。分析单纯形搜索算法,提出了单纯形交叉算子和K步随机单纯形搜索算子,并将单纯形搜索算法和这两个算子分别融入到最优微群体μPB(t)、最差微群体μPW(t)和普通群体PC(t),形成SM-HGA+。最优微群体中的... 展开更多; 关键词单纯形算法单纯形交叉算子 K步随机单纯形搜索算子混合遗传算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于单纯形的小生境混合遗传算法被引量：5: 3; 作者肖宏峰谭冠政《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2008年第9期1719-1725,共7页; 总结单纯形搜索算法的核心思想.然后提出单纯形交叉方向算子和最优小生境、次差小生境与最差小生境3个概念.在最优小生境中采用单纯形搜索算法得到局部极值,在最优小生境与次差小生境之间用单纯形交叉方向算子产生优秀个体,而在最差小... 展开更多; 关键词单纯形搜索算法单纯形交叉方向算子混合遗传算法小生境遗传算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

遗传算法在电力系统经济负荷分配中的应用被引量：13: 4; 作者何大阔王福利 +1 位作者毛志忠李鸿儒《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期890-892,900,共4页; 针对考虑阀点效应的电力系统经济负荷分配问题的特点,将遗传算法与传统基于梯度的数学优化方法相结合,提出一种求解电力系统经济负荷分配问题的混合遗传算法。通过极大熵理论将经济负荷分配问题近似为可导问题,并将SQP法引入遗传算法提... 展开更多; 关键词经济负荷分配混合遗传算法极大熵 SQP算子单纯形交叉算子; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于混合差分进化和alpha约束支配处理的多目标优化算法被引量：5: 5; 作者徐斌祁荣宾钱锋《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期353-360,共8页; 针对约束多目标优化问题,提出了一种基于混合差分进化和alpha约束支配处理的优化算法.算法在用约束水平度对个体满足约束条件的程度进行定量化表达的同时融入支配关系.在初期放宽约束水平度,利用不可行解所携带的有用信息,增加种群多样... 展开更多; 关键词差分进化多目标 alpha约束支配单纯形交叉; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名精英反向学习的单纯形交叉布谷鸟搜索算法被引量：1: 1; 作者林要华王李进; 机构福建农林大学计算机与信息学院; 出处《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2017年第6期33-38,共6页; 基金福建省自然科学基金资助项目(2016J01280) 福建省教育厅资助项目(JB09114); 文摘提出一种加强搜索能力的改进布谷鸟搜索算法,该算法采用精英反向学习策略促使Lévy Flights随机走动中的部分精英个体进行反向搜索,以避免搜索新个体的趋同性;并采用单纯形交叉操作在Biased随机走动中随机选择一个个体进行精细搜索,以降低搜索的盲目性以及低效性.另外,提出的算法采用混沌映射模型实现发现概率参数的自适应控制.仿真实验结果表明,该算法能够总体上有效改善算法的搜索能力和收敛速度.; 关键词布谷鸟搜索算法单纯形交叉反向学习混沌映射; Keywords cuckoo search algorithm simplex crossover opposite learning chaotic maps; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名单纯形搜索在遗传算法中的融合研究被引量：6: 2; 作者肖宏峰谭冠政; 机构湖南师范大学计算机教学部中南大学信息科学与工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第18期30-33,共4页; 基金国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.5027150) 湖南省教育厅一般项目(the Common Project of Bureau of Education of Hunan Province under Grant No.05C410); 文摘构造了单纯形混合遗传算法SM-HGA+。分析单纯形搜索算法,提出了单纯形交叉算子和K步随机单纯形搜索算子,并将单纯形搜索算法和这两个算子分别融入到最优微群体μPB(t)、最差微群体μPW(t)和普通群体PC(t),形成SM-HGA+。最优微群体中的单纯搜索算法提高算法的精度;最差微群体中的单纯形交叉算子加速最差个体向优秀个体进化;普通群体中K步随机单纯性搜索提高全局搜索速度,同时在普通群体采用大交叉概率的标准遗传算法,提高全局搜索能力。遗传算法测试函数验证算法SM-HGA+的正确性、效率。; 关键词单纯形算法单纯形交叉算子 K步随机单纯形搜索算子混合遗传算法; Keywords simplex algorithm simplex crossover operator K-step random simplex search operator hybrid genetic algorithm; 分类号 TP242.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于单纯形的小生境混合遗传算法被引量：5: 3; 作者肖宏峰谭冠政; 机构中南大学信息科学与工程学院机器人研究所湖南师范大学计算机教学部; 出处《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2008年第9期1719-1725,共7页; 基金国家自然科学基金项目(5027150)资助高等学校博士点基金项目(20040533035)资助; 文摘总结单纯形搜索算法的核心思想.然后提出单纯形交叉方向算子和最优小生境、次差小生境与最差小生境3个概念.在最优小生境中采用单纯形搜索算法得到局部极值,在最优小生境与次差小生境之间用单纯形交叉方向算子产生优秀个体,而在最差小生境中采用受限单纯形搜索产生优秀个体,从而构成基于单纯形的小生境混合遗传算法SimplexNich-HGA.最后用Sim-plexNiche-HGA、单纯形混合遗传算法Simplex-HGA+以及基本遗传算法SGA求函数Rosenbrock的极值,并进一步用Sim-plexNiche-HGA和Simplex-HGA+求多峰值函数Shubert的极值,验证算法的正确性和求多峰值函数的极值的效率.; 关键词单纯形搜索算法单纯形交叉方向算子混合遗传算法小生境遗传算法; Keywords simplex search algorithm simplex crossover direction operator hybrid genetic algorithm niche genetic algorithm; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名遗传算法在电力系统经济负荷分配中的应用被引量：13: 4; 作者何大阔王福利毛志忠李鸿儒; 机构东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室; 出处《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期890-892,900,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(60674063 60374003) 973子课题资助项目(2002CB312200); 文摘针对考虑阀点效应的电力系统经济负荷分配问题的特点,将遗传算法与传统基于梯度的数学优化方法相结合,提出一种求解电力系统经济负荷分配问题的混合遗传算法。通过极大熵理论将经济负荷分配问题近似为可导问题,并将SQP法引入遗传算法提出SQP算子,以提高遗传算法的寻优速度与局部搜索能力。基于优化设计理论应用均匀设计确定初始种群。同时,利用单纯形交叉算子的多点交叉特性使种群逐步趋近全局最优点。实例研究结果验证了方法的有效性。; 关键词经济负荷分配混合遗传算法极大熵 SQP算子单纯形交叉算子; Keywords economic dispatch （ED） hybrid genetic algorithm maximum entropy SQP operator simplex crossover operator; 分类号 TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于混合差分进化和alpha约束支配处理的多目标优化算法被引量：5: 5; 作者徐斌祁荣宾钱锋; 机构化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室华东理工大学信息科学与工程学院; 出处《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期353-360,共8页; 基金国家自然科学重点基金资助项目(U1162202) 国家重点基础研究发展计划资助项目(2009CB320603) +4 种基金上海市重点学科建设资助项目(B504); 文摘针对约束多目标优化问题,提出了一种基于混合差分进化和alpha约束支配处理的优化算法.算法在用约束水平度对个体满足约束条件的程度进行定量化表达的同时融入支配关系.在初期放宽约束水平度,利用不可行解所携带的有用信息,增加种群多样性,在后期紧缩约束水平度,控制不可行解的比例,朝可行域方向进化.同时,将动态单纯形交叉算子和差分进化结合起来构成一种混合差分进化算法,提高算法的探索和开发能力.对6个典型测试函数求解的结果显示,本文算法无论是在收敛性方面还是解集分散性方面,与其它算法相比具有很大的优势.; 关键词差分进化多目标 alpha约束支配单纯形交叉; Keywords differential evolution multi-objective alpha constrained domination simplex crossover; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	精英反向学习的单纯形交叉布谷鸟搜索算法	林要华王李进	《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心	2017	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	单纯形搜索在遗传算法中的融合研究	肖宏峰谭冠政	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2008	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于单纯形的小生境混合遗传算法	肖宏峰谭冠政	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2008	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	遗传算法在电力系统经济负荷分配中的应用	何大阔王福利毛志忠李鸿儒	《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2007	13	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于混合差分进化和alpha约束支配处理的多目标优化算法	徐斌祁荣宾钱锋	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	2012	5	在线阅读下载PDF 职称材料