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用于进化计算的群记忆性算法
1
作者
陶俊波
蔡德所
+1 位作者
吴彰敦
段秋华
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第14期156-157,160,共3页
在进化计算中利用群的记忆性,提出群记忆性算法(PMA)。PMA考虑了群个体的当前多样性较优群和多样性权重w1。在多维优化和固定进化次数的情况下,采用Rastrigrin函数、Griewangk函数和Schwefel函数进行测试,benchmark表明PMA的性能优于混...
在进化计算中利用群的记忆性,提出群记忆性算法(PMA)。PMA考虑了群个体的当前多样性较优群和多样性权重w1。在多维优化和固定进化次数的情况下,采用Rastrigrin函数、Griewangk函数和Schwefel函数进行测试,benchmark表明PMA的性能优于混沌惯性权重的粒子群优化算法。
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关键词
进化计算
群记忆性算法
多样性权重
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职称材料
题名
用于进化计算的群记忆性算法
1
作者
陶俊波
蔡德所
吴彰敦
段秋华
机构
广西大学土木建筑工程学院
三峡大学
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第14期156-157,160,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60720106001)
文摘
在进化计算中利用群的记忆性,提出群记忆性算法(PMA)。PMA考虑了群个体的当前多样性较优群和多样性权重w1。在多维优化和固定进化次数的情况下,采用Rastrigrin函数、Griewangk函数和Schwefel函数进行测试,benchmark表明PMA的性能优于混沌惯性权重的粒子群优化算法。
关键词
进化计算
群记忆性算法
多样性权重
Keywords
evolutionary computation
Population Mnemonic Algorithm（PMA）
diversity weight
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
用于进化计算的群记忆性算法
陶俊波
蔡德所
吴彰敦
段秋华
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010
0
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