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多资源均衡优化的布谷鸟算法
被引量：
11
1
作者
宋玉坚
叶春明
黄佐钘
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第1期189-193,共5页
针对标准多目标布谷鸟算法(CSA)后期收敛速度慢、收敛精度不高的缺陷,提出一种求解多资源均衡优化问题的改进多目标布谷鸟算法。首先,引入非均匀变异算子,以均衡算法的全局搜索能力和局部寻优能力;然后,引进差分进化算子,促进群体间的...
针对标准多目标布谷鸟算法(CSA)后期收敛速度慢、收敛精度不高的缺陷,提出一种求解多资源均衡优化问题的改进多目标布谷鸟算法。首先,引入非均匀变异算子,以均衡算法的全局搜索能力和局部寻优能力;然后,引进差分进化算子,促进群体间的合作和信息交流,提高算法的收敛精度。通过算例测试表明,改进的多目标布谷鸟算法比标准多目标算法和VEPSO-BP算法具有更好的全局收敛性。
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关键词
多目标布谷鸟算法
多资源均衡优化
非均匀变异算子
差分进化算子
全局收敛性
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题名
多资源均衡优化的布谷鸟算法
被引量：
11
1
作者
宋玉坚
叶春明
黄佐钘
机构
上海理工大学管理学院
上海期货交易所
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第1期189-193,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(71271138)
教育部人文社会科学规划基金资助项目(10YJA630187)
+1 种基金
上海市教育委员会科研创新项目(12ZS133)
上海市一流学科建设项目(S1201YLXK)
文摘
针对标准多目标布谷鸟算法(CSA)后期收敛速度慢、收敛精度不高的缺陷,提出一种求解多资源均衡优化问题的改进多目标布谷鸟算法。首先,引入非均匀变异算子,以均衡算法的全局搜索能力和局部寻优能力;然后,引进差分进化算子,促进群体间的合作和信息交流,提高算法的收敛精度。通过算例测试表明,改进的多目标布谷鸟算法比标准多目标算法和VEPSO-BP算法具有更好的全局收敛性。
关键词
多目标布谷鸟算法
多资源均衡优化
非均匀变异算子
差分进化算子
全局收敛性
Keywords
multi-objective Cuckoo Search Algorithm （CSA）
muhi-resouce leveling optimization
non-uniform mutation operator
differential evolution operator
global convergence
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多资源均衡优化的布谷鸟算法
宋玉坚
叶春明
黄佐钘
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014
11
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