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基于极值动力学机制和信息融合搜索的混合算法及其应用
被引量：
1
1
作者
付晓刚
俞金寿
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期2355-2359,共5页
提出了一种新的基于自适应lévy变异的极值动力学和信息融合搜索的混合算法。新算法将全局搜索和局部搜索机制有机地结合起来,在全局搜索过程中,信息融合搜索算法(IFA)作为一种群智能进化算法,能够快速地逼近近似最优解;在局部搜索...
提出了一种新的基于自适应lévy变异的极值动力学和信息融合搜索的混合算法。新算法将全局搜索和局部搜索机制有机地结合起来,在全局搜索过程中,信息融合搜索算法(IFA)作为一种群智能进化算法,能够快速地逼近近似最优解;在局部搜索过程中,通过选择近似解的最差组元进行自适应lévy变异,利用极值动力学算法(EO)强大的局部搜索能力,协助IFA跳出局部极值点。将其运用于超临界水氧化去除率神经网络软测量建模,实验结果表明了方法的有效性和实用性。
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关键词
信息融合搜索
算法
极
值
动力学
优化
算法
自适应lévy变异
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职称材料
一种改进的萤火虫算法及在洗出优化中的应用
被引量：
6
2
作者
王辉
吕兴顺
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期306-314,共9页
为提高萤火虫算法精度,解决该算法迭代步长固定易陷入局部最优等问题,提出一种改进的萤火虫算法—极值优化萤火虫算法(Extremal Optimization Firefly Algorithm,EOFA)。EOFA是将极值动力学算法强大的局部搜索能力与萤火虫算法的强搜索...
为提高萤火虫算法精度,解决该算法迭代步长固定易陷入局部最优等问题,提出一种改进的萤火虫算法—极值优化萤火虫算法(Extremal Optimization Firefly Algorithm,EOFA)。EOFA是将极值动力学算法强大的局部搜索能力与萤火虫算法的强搜索性相结合,采用倒S型函数的迭代步长,提高萤火虫算法的寻优能力。函数寻优测试的仿真结果表明:改进的EOFA相较于萤火虫算法以及粒子群算法都具有更好的寻优性能。将该改进算法应用洗出算法参数优化中,得到了满意的效果。
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关键词
萤火虫
算法
极值动力学算法
洗出
算法
感知误差
参数优化
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职称材料
一种改进的CS算法及其在微电网优化中的应用
被引量：
9
3
作者
刘长良
王鹏飞
+2 位作者
刘帅
罗磊
回振桥
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期930-936,共7页
为解决布谷鸟搜索算法存在的后期收敛速度慢,求解精度低以及容易陷入局部最优点等问题,提出了一种改进的布谷鸟搜索算法:CS-EO搜索算法。在该搜索算法中,通过将布谷鸟算法收敛速度快和全局搜索的优点与极值动力学优化算法强大的局部搜...
为解决布谷鸟搜索算法存在的后期收敛速度慢,求解精度低以及容易陷入局部最优点等问题,提出了一种改进的布谷鸟搜索算法:CS-EO搜索算法。在该搜索算法中,通过将布谷鸟算法收敛速度快和全局搜索的优点与极值动力学优化算法强大的局部搜索能力进行有机的结合,在保证布谷鸟算法求解速度的前提下,提高了布谷鸟算法的求解精度。函数寻优测试的仿真结果表明改进的布谷鸟搜索算法相较于布谷鸟搜索算法以及粒子群算法都具有更好的寻优性能。最后将此算法应用于微电网的负荷优化调度中,取得了较为令人满意的结果。
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关键词
布谷鸟
算法
极
值
动力学
优化
算法
微网
优化调度
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职称材料
题名
基于极值动力学机制和信息融合搜索的混合算法及其应用
被引量：
1
1
作者
付晓刚
俞金寿
机构
上海电机学院电气学院
华东理工大学自动化研究所
出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期2355-2359,共5页
基金
国家自然科学基金项目(60772006)~~
文摘
提出了一种新的基于自适应lévy变异的极值动力学和信息融合搜索的混合算法。新算法将全局搜索和局部搜索机制有机地结合起来,在全局搜索过程中,信息融合搜索算法(IFA)作为一种群智能进化算法,能够快速地逼近近似最优解;在局部搜索过程中,通过选择近似解的最差组元进行自适应lévy变异,利用极值动力学算法(EO)强大的局部搜索能力,协助IFA跳出局部极值点。将其运用于超临界水氧化去除率神经网络软测量建模,实验结果表明了方法的有效性和实用性。
关键词
信息融合搜索
算法
极
值
动力学
优化
算法
自适应lévy变异
Keywords
information fashion algorithm
extremal optimization
adaptive lévy mutation
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一种改进的萤火虫算法及在洗出优化中的应用
被引量：
6
2
作者
王辉
吕兴顺
机构
中国民航大学航空工程学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期306-314,共9页
基金
国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合资助项目(U1733128)。
文摘
为提高萤火虫算法精度,解决该算法迭代步长固定易陷入局部最优等问题,提出一种改进的萤火虫算法—极值优化萤火虫算法(Extremal Optimization Firefly Algorithm,EOFA)。EOFA是将极值动力学算法强大的局部搜索能力与萤火虫算法的强搜索性相结合,采用倒S型函数的迭代步长,提高萤火虫算法的寻优能力。函数寻优测试的仿真结果表明:改进的EOFA相较于萤火虫算法以及粒子群算法都具有更好的寻优性能。将该改进算法应用洗出算法参数优化中,得到了满意的效果。
关键词
萤火虫
算法
极值动力学算法
洗出
算法
感知误差
参数优化
Keywords
firefly algorithm
extremum optimization
wash out algorithm
perception error
parameter optimization
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种改进的CS算法及其在微电网优化中的应用
被引量：
9
3
作者
刘长良
王鹏飞
刘帅
罗磊
回振桥
机构
华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
华北电力大学控制与计算机学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期930-936,共7页
基金
华能集团科技项目(HNKJ15-H16)
中央高校基本科研业务费专项资金(9163116001)
文摘
为解决布谷鸟搜索算法存在的后期收敛速度慢,求解精度低以及容易陷入局部最优点等问题,提出了一种改进的布谷鸟搜索算法:CS-EO搜索算法。在该搜索算法中,通过将布谷鸟算法收敛速度快和全局搜索的优点与极值动力学优化算法强大的局部搜索能力进行有机的结合,在保证布谷鸟算法求解速度的前提下,提高了布谷鸟算法的求解精度。函数寻优测试的仿真结果表明改进的布谷鸟搜索算法相较于布谷鸟搜索算法以及粒子群算法都具有更好的寻优性能。最后将此算法应用于微电网的负荷优化调度中,取得了较为令人满意的结果。
关键词
布谷鸟
算法
极
值
动力学
优化
算法
微网
优化调度
Keywords
cuckoo search algorithm
EO algorithm
micro grid
operation optimization
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于极值动力学机制和信息融合搜索的混合算法及其应用
付晓刚
俞金寿
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种改进的萤火虫算法及在洗出优化中的应用
王辉
吕兴顺
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种改进的CS算法及其在微电网优化中的应用
刘长良
王鹏飞
刘帅
罗磊
回振桥
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
9
在线阅读
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职称材料
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