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改进的差分进化算法在工作分配中的应用
被引量：
3
1
作者
吴沛锋
高立群
邹德旋
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第12期1697-1700,共4页
提出了一种改进的差分进化算法(IDE)以解决工作分配.它修正了DE算法的两个重要的参数:尺度因子和交叉率.尺度因子根据所有解向量的目标函数值而自适应地调整,交叉率随着迭代次数的增加而动态地调整.通过结合这两种参数,不仅增加了候选...
提出了一种改进的差分进化算法(IDE)以解决工作分配.它修正了DE算法的两个重要的参数:尺度因子和交叉率.尺度因子根据所有解向量的目标函数值而自适应地调整,交叉率随着迭代次数的增加而动态地调整.通过结合这两种参数,不仅增加了候选解的多样性,还增强了本算法的解空间开发能力.实验表明,在解决工作分配上,IDE算法比其他三种DE算法具有更强的收敛性和稳定性.
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关键词
改进的差分进化算法
工作分配问题
差分进化算法
尺度因子
交叉率
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职称材料
题名
改进的差分进化算法在工作分配中的应用
被引量：
3
1
作者
吴沛锋
高立群
邹德旋
机构
东北大学信息科学与工程学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第12期1697-1700,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60674021)
文摘
提出了一种改进的差分进化算法(IDE)以解决工作分配.它修正了DE算法的两个重要的参数:尺度因子和交叉率.尺度因子根据所有解向量的目标函数值而自适应地调整,交叉率随着迭代次数的增加而动态地调整.通过结合这两种参数,不仅增加了候选解的多样性,还增强了本算法的解空间开发能力.实验表明,在解决工作分配上,IDE算法比其他三种DE算法具有更强的收敛性和稳定性.
关键词
改进的差分进化算法
工作分配问题
差分进化算法
尺度因子
交叉率
Keywords
improved differential evolution algorithm
task assignment
differential evolution algorithm
scale factor
crossover rate
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的差分进化算法在工作分配中的应用
吴沛锋
高立群
邹德旋
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
3
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