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优化复杂函数的粒子群-鸽群混合优化算法被引量：9: 1; 作者顾清华孟倩倩《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第22期46-52,共7页; 针对复杂函数优化问题,提出一种两阶段混合优化算法。对基本粒子群和鸽群算法进行改进,引入惯性因子和跳跃算子增强了粒子群算法的搜索能力,提出干扰算子增加了鸽群算法的种群多样性。将改进后的两种算法相结合,形成两阶段混合优化算法... 展开更多; 关键词复杂函数优化粒子群算法鸽群算法两阶段混合优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多种群遗传-模式搜索算法的函数优化与仿真被引量：5: 2; 作者鱼佳欣陈冬 +1 位作者李文君刘明菊《现代电子技术》 2013年第10期1-3,6,共4页; 为改善遗传算法局部寻优能力较差和易早熟的固有缺陷,提出一种多种群遗传-模式搜索算法。算法利用遗传算法的强全局搜索能力,模式搜索算法的局部寻优精度高的优势及多种群的多样性,加入人工选择算子保留各种群最优值,以提高遗传算法的... 展开更多; 关键词多种群遗传算法模式搜索算法复杂函数优化仿真运算; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于醉汉漫步和反向学习的灰狼优化算法被引量：7: 3; 作者刘炼付绍昌黄辉先《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2021年第9期1558-1566,共9页; 灰狼优化算法在优化后期易陷入局部最优,在求解高维函数时因其复杂度更高,陷入局部最优概率更大,针对上述问题提出基于醉汉漫步和反向学习的混合灰狼优化算法(DGWO)。在迭代过程中对每代种群中优势狼与最差狼进行反向学习并进行比较、... 展开更多; 关键词高维复杂函数优化灰狼优化反向学习醉汉漫步 CEC2013 运算放大器; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种新的快速进化规划方法被引量：2: 4; 作者李孝安康继昌《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期11-14,共4页; 针对快速进化规划方法存在的问题——进化搜索过程中存在较多非法个体 ,该类个体变量位于问题定义空间之外 ,造成大量无效的计算开销。提出了在进化过程中及时剔除非法个体 ,只允许合法个体参与竞争选择的进化规划方法 ,实验及分析结果... 展开更多; 关键词快速进化规划方法复杂函数优化进化求解速度进化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名优化复杂函数的粒子群-鸽群混合优化算法被引量：9: 1; 作者顾清华孟倩倩; 机构西安建筑科技大学管理学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第22期46-52,共7页; 基金国家自然科学基金（No.51774228）陕西省自然科学基金（No.2017JM5043）; 文摘针对复杂函数优化问题,提出一种两阶段混合优化算法。对基本粒子群和鸽群算法进行改进,引入惯性因子和跳跃算子增强了粒子群算法的搜索能力,提出干扰算子增加了鸽群算法的种群多样性。将改进后的两种算法相结合,形成两阶段混合优化算法,同时定义了一种多样性函数对种群进行实时监测,以保证种群的多样性。采用两组经典测试函数,对算法性能进行测试。结果表明,算法适用于求解复杂函数优化问题,且具有较好的收敛速度和收敛精度。; 关键词复杂函数优化粒子群算法鸽群算法两阶段混合优化算法; Keywords complex function optimization particle swarm optimization pigeon-inspired optimization two-stage hybrid optimization algorithm; 分类号 TP301.6 [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

题名基于多种群遗传-模式搜索算法的函数优化与仿真被引量：5: 2; 作者鱼佳欣陈冬李文君刘明菊; 机构中国人民解放军; 出处《现代电子技术》 2013年第10期1-3,6,共4页; 文摘为改善遗传算法局部寻优能力较差和易早熟的固有缺陷,提出一种多种群遗传-模式搜索算法。算法利用遗传算法的强全局搜索能力,模式搜索算法的局部寻优精度高的优势及多种群的多样性,加入人工选择算子保留各种群最优值,以提高遗传算法的收敛性,并且对各种群采用不同控制参数兼顾算法的全局搜索和局部搜索。通过对复杂函数进行仿真测试,结果表明多种群遗传-模式搜索算法比单独使用标准遗传算法和多种群遗传算法精度高,而且可跳出局部最优,快速收敛,是一种有效可行的优化算法。; 关键词多种群遗传算法模式搜索算法复杂函数优化仿真运算; Keywords multi-population genetic algorithm pattern search algorithm complicated function optimization simulationoperation; 分类号 TN911.34 [电子电信—通信与信息系统] TP301.6 [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

题名基于醉汉漫步和反向学习的灰狼优化算法被引量：7: 3; 作者刘炼付绍昌黄辉先; 机构湘潭大学自动化与电子信息学院; 出处《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2021年第9期1558-1566,共9页; 文摘灰狼优化算法在优化后期易陷入局部最优,在求解高维函数时因其复杂度更高,陷入局部最优概率更大,针对上述问题提出基于醉汉漫步和反向学习的混合灰狼优化算法(DGWO)。在迭代过程中对每代种群中优势狼与最差狼进行反向学习并进行比较、重新排序后保留前3的狼,同时将采用醉汉漫步机制更新领导狼,参数A和C采用系数标量而不是GWO原始算法中的系数向量。通过10个标准测试函数(100维、500维和1000维)以及10维的CEC2013测试函数验证了算法的性能,并与PSO、GWO-CS和GWO算法进行了比较,结果表明,该混合灰狼优化算法在精度和收敛速度上都具有优势。此外,将改进的灰狼优化算法应用于两级运算放大器参数设计,以开环低频增益最大化为目标,验证该算法的实用性。; 关键词高维复杂函数优化灰狼优化反向学习醉汉漫步 CEC2013 运算放大器; Keywords high dimensional complex function optimization grey wolf optimizer reverse learning drunkard strolling CEC2013 operational amplifier; 分类号 TP183 [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

题名一种新的快速进化规划方法被引量：2: 4; 作者李孝安康继昌; 机构西北工业大学计算机科学与工程系; 出处《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期11-14,共4页; 文摘针对快速进化规划方法存在的问题——进化搜索过程中存在较多非法个体 ,该类个体变量位于问题定义空间之外 ,造成大量无效的计算开销。提出了在进化过程中及时剔除非法个体 ,只允许合法个体参与竞争选择的进化规划方法 ,实验及分析结果表明 ,在复杂函数优化问题的进化求解中 ,该方法能有效提高进化求解速度和效率。; 关键词快速进化规划方法复杂函数优化进化求解速度进化算法; Keywords improved fast evolutionary programming (IFEP), speed, efficiency; 分类号 O221 [理学—运筹学与控制论] TP301.6 [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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	优化复杂函数的粒子群-鸽群混合优化算法	顾清华孟倩倩	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2019	9	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于多种群遗传-模式搜索算法的函数优化与仿真	鱼佳欣陈冬李文君刘明菊	《现代电子技术》	2013	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于醉汉漫步和反向学习的灰狼优化算法	刘炼付绍昌黄辉先	《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心	2021	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种新的快速进化规划方法	李孝安康继昌	《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2001	2	在线阅读下载PDF 职称材料