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基于插值算子自适应混合差分进化算法的八木天线优化设计
1
作者 倪涛 刘小龙 杨伯朝 《现代导航》 2017年第2期127-130,共4页
本文采用插值算子自适应混合差分进化算法对六元八木天线进行优化设计。首先介绍了插值算子自适应混合差分进化算法的原理和实现流程,然后采用该算法优化设计了六元八木天线的增益,以振子的长度和振子的间距为优化变量,获得优于其它算... 本文采用插值算子自适应混合差分进化算法对六元八木天线进行优化设计。首先介绍了插值算子自适应混合差分进化算法的原理和实现流程,然后采用该算法优化设计了六元八木天线的增益,以振子的长度和振子的间距为优化变量,获得优于其它算法的结果。考虑工程实际的匹配阻抗问题,同时优化八木天线的增益和阻抗,同样获得了较优的结果。结果表明该方法可有效应用于八木天线的工程设计当中,为该类天线设计提供了新的设计方法。 展开更多
关键词 八木天线 差分进化算法 自适应策略
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融合自适应变异策略与差分进化算法的油藏自动历史拟合方法
2
作者 张金鼎 张凯 +2 位作者 张黎明 刘丕养 陈旭 《油气地质与采收率》 北大核心 2025年第2期152-162,共11页
差分进化算法作为一种经典的进化算法,具有全局搜索能力、便于实现、无需梯度等优势,在油藏自动历史拟合中广泛应用,但算法中参数的设置对历史拟合结果影响较大,在高维问题中存在着收敛停滞的问题。为解决上述难题,提出一种融合自适应... 差分进化算法作为一种经典的进化算法,具有全局搜索能力、便于实现、无需梯度等优势,在油藏自动历史拟合中广泛应用,但算法中参数的设置对历史拟合结果影响较大,在高维问题中存在着收敛停滞的问题。为解决上述难题,提出一种融合自适应变异策略与差分进化算法的油藏自动历史拟合方法。首先,基于主成分分析方法对油藏模型的高维参数进行降维,将降维后的参数作为差分进化算法中调整的参数,以压缩变量的搜索空间,提升算法搜索效率;其次,结合自适应变异策略与差分进化算法,借助于算法搜索过程中的历史经验指导当前种群的更新,当种群个体停止收敛时,则切换差分进化算法的变异策略,改变种群的迭代更新方式,以此避免油藏参数停止优化调整的情况;此外,为使更新后模型参数与先验分布特征保持一致,应用分位数变换策略转换更新后参数的分布情况,将非高斯分布的数据变换为高斯分布,使更新后的模型更加符合实际地质参数的约束条件。提出算法在三维油藏模型上进行测试验证,结果表明:相比传统的差分进化算法框架,改进的差分进化算法不仅能够提升历史拟合求解的收敛效果,而且反演的油藏模型参数更加符合实际地质特征,在相同的计算条件下,可获得更优的历史拟合模型,数据拟合效果更显著。 展开更多
关键词 油藏数值模拟 自动历史拟合 差分进化算法 自适应方法 分位数变换
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基于差分进化粒子群混合算法的多无人机协同区域搜索策略 被引量:4
3
作者 赖幸君 唐鑫 +2 位作者 林磊 王志胜 丛玉华 《弹箭与制导学报》 北大核心 2024年第1期89-97,共9页
为提高无人机群在未知环境中的区域搜索效率,提出一种多无人机协同区域搜索策略。首先,根据区域搜索任务需求,建立包含区域覆盖率、区域不确定度、目标存在概率三种属性的区域信息地图;其次,以最大化搜索效率、同时最小化无人机搜索过... 为提高无人机群在未知环境中的区域搜索效率,提出一种多无人机协同区域搜索策略。首先,根据区域搜索任务需求,建立包含区域覆盖率、区域不确定度、目标存在概率三种属性的区域信息地图;其次,以最大化搜索效率、同时最小化无人机搜索过程中的能耗为目标,建立无人机区域搜索滚动时域优化目标函数,指导无人机在线决策搜索路线;然后针对传统群智能优化算法易陷入局部最优的缺陷,设计差分进化粒子群混合算法在线求解该多目标优化问题,提高算法的寻优性能,从而提高无人机的搜索效率。最后,通过数值仿真实验,对所提算法进行验证,仿真结果表明,文中设计的基于差分进化粒子群混合算法的多无人机协同区域搜索策略与传统的群智能优化算法相比具有更高的区域搜索效率。 展开更多
关键词 多无人机 协同搜索 群智能算法 滚动时域优化 差分进化粒子群混合算法
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基于自适应多变异的差分进化算法与应用
4
作者 袁毅 董自健 《科学技术创新》 2024年第12期104-107,共4页
标准差分进化算法(DE)存在局部搜索能力弱、参数敏感性高等缺点,为了提升算法的性能,设计了一种基于自适应多变异的差分进化算法(AMVDE),该算法首先在种群初始化阶段使用反向学习策略提升个体的质量,然后通过多种变异策略和自适应控制... 标准差分进化算法(DE)存在局部搜索能力弱、参数敏感性高等缺点,为了提升算法的性能,设计了一种基于自适应多变异的差分进化算法(AMVDE),该算法首先在种群初始化阶段使用反向学习策略提升个体的质量,然后通过多种变异策略和自适应控制参数增加算法的探索性和鲁棒性。最后将AMVDE算法应用于解决生物信息学中超复杂度的蛋白质结构预测问题,验证了算法的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 差分进化算法 反向学习 参数自适应 蛋白质结构预测 粗粒度能量模型
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混合多种群自适应Memetic差分进化算法
5
作者 赵进龙 霍明明 《科技创新与应用》 2016年第24期61-62,共2页
基本差分进化算法(Differential Evolution,DE)是一种实用性强、简单高效的群智能优化算法,但DE算法同样可能存在着其他群智能优化算法共同存在的缺点,如早熟收敛、易陷入局部最优解等。针对以上问题,文章提出一种Memetic算法,通过改进... 基本差分进化算法(Differential Evolution,DE)是一种实用性强、简单高效的群智能优化算法,但DE算法同样可能存在着其他群智能优化算法共同存在的缺点,如早熟收敛、易陷入局部最优解等。针对以上问题,文章提出一种Memetic算法,通过改进种群初始化方法和引入邻域搜索算子来增强种群的多样性,通过多种群间的信息交互,保证算法有效跳出局部极值点。通过引入自适应算子,对交叉概率因子和缩放因子进行自适应调整,保证算法具有较高的收敛速度。仿真实验结果表明,HMADE算法可解决标准差分进化算法后期收敛停滞的问题。 展开更多
关键词 差分进化算法 MEMETIC算法 自适应算子 邻域搜索 多种群
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基于差分进化算法和遗传算法的混合优化算法及其在阵列天线方向图综合中的应用 被引量:45
6
作者 范瑜 金荣洪 +1 位作者 耿军平 刘波 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第12期1997-2000,共4页
阵列天线方向图综合作为智能天线的一项重要技术对于复杂系统的优化问题提出了更高的要求 .本文结合差分进化的基本思想和遗传算法的基因交叉和变异方法构建了一种新的混合优化方法 .该算法使用差分进化算子作为主要优化手段 ,结合遗传... 阵列天线方向图综合作为智能天线的一项重要技术对于复杂系统的优化问题提出了更高的要求 .本文结合差分进化的基本思想和遗传算法的基因交叉和变异方法构建了一种新的混合优化方法 .该算法使用差分进化算子作为主要优化手段 ,结合遗传算法优胜劣汰的基本思想以及其中的交叉和变异方法 ,通过融合两种优化方法各自的优点 ,可以显著改善多参数、高度非线性问题的优化结果、提高计算效率 .计算机仿真结果表明 ,与现有算法相比 ,该算法用于天线方向图综合具有收敛速度快、优化能力强。 展开更多
关键词 混合优化算法 遗传算法 差分进化算法 方向图综合 阵列天线
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混合差分进化-和声搜索算法在结构工程中的应用 被引量:8
7
作者 邹德旋 高立群 +1 位作者 吴建华 吴沛锋 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期769-772,共4页
为了增强HS算法跳出局部最优的能力,将差分进化算法(DE)的变异和交叉引入到了HS算法中.这种改进的HS算法被称为混合差分进化-和声搜索(HDEHS),它既具有很强的收敛性,又能有效地防止自身陷入局部最优.实验结果表明,与文献中算法比较,HDEH... 为了增强HS算法跳出局部最优的能力,将差分进化算法(DE)的变异和交叉引入到了HS算法中.这种改进的HS算法被称为混合差分进化-和声搜索(HDEHS),它既具有很强的收敛性,又能有效地防止自身陷入局部最优.实验结果表明,与文献中算法比较,HDEHS算法在解决结构工程优化问题中能够找到更好的解,它是解决结构工程优化问题的一个有效的选择. 展开更多
关键词 混合差分进化-和声搜索算法 结构工程 和声搜索算法 差分进化算法 变异 交叉
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带局部搜索的动态多群体自适应差分进化算法及函数优化 被引量:27
8
作者 张雪霞 陈维荣 戴朝华 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期1825-1830,共6页
提出将一种改进的差分进化算法——带局部搜索的动态多群体自适应差分进化算法(DMSDELS)应用于函数优化.该算法将种群中的个体随机动态分成多个子群体,以增强个体间的信息交换;变异操作中,选择最优个体为基向量,差分向量的方向选择有利... 提出将一种改进的差分进化算法——带局部搜索的动态多群体自适应差分进化算法(DMSDELS)应用于函数优化.该算法将种群中的个体随机动态分成多个子群体,以增强个体间的信息交换;变异操作中,选择最优个体为基向量,差分向量的方向选择有利于搜索的方向,以提高收敛速度;变异尺度因子F与交叉概率CR采用自适应机制,以平衡局部搜索与全局搜索;部分优秀个体搜索达到指定代数进入局部搜索,以加快收敛.通过对13个benchmark典型复杂函数进行测试,并与其他七种优化算法进行比较,仿真结果表明:DMSDELS算法具有较高的搜索精度和收敛性,且具有较强的跳出局部最优解能力. 展开更多
关键词 差分进化算法 带局部搜索的动态多群体自适应差分进化算法 优化算法
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一种求解约束优化问题的自适应差分进化算法 被引量:13
9
作者 閤大海 李元香 +1 位作者 龚文引 何国良 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期2535-2542,共8页
自适应算子选择方式已被用于差分进化算法求解全局优化问题及多目标优化问题,然而在求解约束优化时难于为自适应算子选择方式找到一种方式来恰当分配信用.为此,本文提出了一种基于混合种群的自适应适应值方式来对约束优化问题中变异策... 自适应算子选择方式已被用于差分进化算法求解全局优化问题及多目标优化问题,然而在求解约束优化时难于为自适应算子选择方式找到一种方式来恰当分配信用.为此,本文提出了一种基于混合种群的自适应适应值方式来对约束优化问题中变异策略进行信用分配并采用概率匹配方法自适应选择差分变异策略,同时对算法变异缩放因子与交叉率进行自适应设置提高算法的成功率.实验结果表明算法在求解约束优化问题相比于CODEA/OED,ATMES,εBBO-dm,COMDE以及εDE算法有较高的收敛精度及收敛速度,同时验证了自适应方式的有效性.该算法可用于预报、质量控制、会计过程等科学和工程应用领域. 展开更多
关键词 约束优化 差分进化算法 自适应 信用分配 概率匹配
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多种群并行的自适应差分进化算法 被引量:10
10
作者 葛延峰 金文静 +1 位作者 高立群 冯达 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期481-484,共4页
为了提高搜索速度,同时克服传统算法过早陷入局部最优值的不足,提出了一种改进自适应差分进化算法.改进算法在充分分析经典和改进变异操作算子的属性以及种群统计信息的基础上,按照个体适应度的差异,将个体分成不同的子种群并相应地引... 为了提高搜索速度,同时克服传统算法过早陷入局部最优值的不足,提出了一种改进自适应差分进化算法.改进算法在充分分析经典和改进变异操作算子的属性以及种群统计信息的基础上,按照个体适应度的差异,将个体分成不同的子种群并相应地引入与之匹配的变异算子,转换成一个多种群并行的优化问题,保证在加快算法收敛速度的同时有效跳出局部极值点,从而实现全局优化.同时对参数值实行自适应调整,使算法达到全局搜索能力与局部搜索能力的平衡.针对8个标准测试函数的仿真实验结果表明,所提出的算法与其他算法相比具有较好的效果. 展开更多
关键词 差分进化算法 多种群 自适应调整 全局优化 局部最优
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基于混合樽海鞘-差分进化算法的贝叶斯网络结构学习算法 被引量:15
11
作者 刘彬 范瑞星 +3 位作者 刘浩然 张力悦 王海羽 张春兰 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期151-161,共11页
针对目前利用启发式算法学习贝叶斯网络结构易陷入局部最优、寻优效率低的问题,提出一种基于混合樽海鞘-差分进化算法的贝叶斯网络结构学习算法。该算法在种群划分阶段提出自适应的规模因子平衡局部搜索与全局搜索,在子种群更新阶段利... 针对目前利用启发式算法学习贝叶斯网络结构易陷入局部最优、寻优效率低的问题,提出一种基于混合樽海鞘-差分进化算法的贝叶斯网络结构学习算法。该算法在种群划分阶段提出自适应的规模因子平衡局部搜索与全局搜索,在子种群更新阶段利用改进的变异算子与交叉算子构建樽海鞘搜索策略与差分搜索策略,更新不同的子种群,在合并子种群阶段利用两点变异算子增加种群多样性。由算法的收敛性分析可知,通过种群的迭代搜索可以找到最佳结构。实验结果表明,与其他算法相比,所提算法收敛精度与寻优效率均有提升。 展开更多
关键词 贝叶斯网络结构学习 樽海鞘算法 差分进化算法 自适应
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改进变异策略的自适应差分进化算法及其应用 被引量:5
12
作者 汤小为 汤俊 +1 位作者 万爽 唐波 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第7期1001-1007,共7页
针对标准差分进化(Differential Evolution,DE)算法存在控制参数难以选取以及变异策略缺乏稳健性的不足,提出一种基于改进变异策略的自适应DE算法。该方法用随机选取子种群的最优个体替代全种群最优个体进行变异操作;然后采用柯西分布... 针对标准差分进化(Differential Evolution,DE)算法存在控制参数难以选取以及变异策略缺乏稳健性的不足,提出一种基于改进变异策略的自适应DE算法。该方法用随机选取子种群的最优个体替代全种群最优个体进行变异操作;然后采用柯西分布和正态分布分别对收缩因子和交叉概率进行扰动,并在进化过程中利用胜出个体自适应地递推调整参数分布。对五个典型Benchmark函数的测试结果表明:该方法在全局搜索能力、收敛速度和精度以及可靠性上比标准DE算法都有了大幅度提高。将该方法用于分布式孔径雷达的方向图综合问题,通过较少的仿真次数即可稳定的获得更低的旁瓣电平。 展开更多
关键词 差分进化算法 变异策略 自适应参数 分布式孔径雷达 方向图综合 旁瓣电平
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自适应混沌差分进化算法在梯级水库优化调度中的应用 被引量:5
13
作者 李新杰 王宝莹 +1 位作者 谢慰 王远见 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2016年第9期85-89,共5页
介绍了一种基于自适应混沌映射的差分进化算法,该算法采用混沌映射的方式产生初始种群,并综合考虑算法迭代进度和个体进化程度两个因素,对缩放因子进行动态调整以促进算法全局搜索和局部寻优的平衡。同时,在算法进化的不同阶段采取不同... 介绍了一种基于自适应混沌映射的差分进化算法,该算法采用混沌映射的方式产生初始种群,并综合考虑算法迭代进度和个体进化程度两个因素,对缩放因子进行动态调整以促进算法全局搜索和局部寻优的平衡。同时,在算法进化的不同阶段采取不同尺度的扰动策略,进一步提高算法的再搜索能力。将该算法应用于某梯级水库发电调度的研究中,通过实例计算,并与基本差分进化算法、模拟退火算法相比,得到了更优的全局最优解,验证了该算法的可靠性和实用性。 展开更多
关键词 梯级水库调度 差分进化算法 混沌 自适应调整
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基于差分进化算法的瞬变电磁一维反演 被引量:1
14
作者 王少杰 周磊 +3 位作者 谢兴兵 毛玉蓉 程见中 严良俊 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期343-351,共9页
实际采集的瞬变电磁数据包含电磁感应和激发极化效应,如何准确提取电阻率和极化率信息是电性源瞬变电磁数据处理的关键。首先,基于Cole⁃Cole复电阻率模型实现有限长电性源瞬变电磁法一维正演,在此基础上提出一种基于差分进化算法的电性... 实际采集的瞬变电磁数据包含电磁感应和激发极化效应,如何准确提取电阻率和极化率信息是电性源瞬变电磁数据处理的关键。首先,基于Cole⁃Cole复电阻率模型实现有限长电性源瞬变电磁法一维正演,在此基础上提出一种基于差分进化算法的电性源瞬变电磁一维反演方法。然后,在传统差分进化算法的基础上引入反向学习策略及控制参数自适应调节,加快反演的收敛速度,同时在目标函数中引入约束条件,构成最小构造反演,降低反演的多解性。最后,基于典型的三层地电模型和复杂多层模型进行理论模型测试,反演结果可有效恢复模型的电阻率和极化率。利用实测资料进行反演,反演得到的电阻率与OCCAM反演电阻率基本一致。在此电阻率约束的基础上,进一步反演得到极化率信息。反演结果准确地提取了实测数据中的电阻率信息,得到了地下介质的极化率分布,证明了算法的准确性和适用性。 展开更多
关键词 一维反演 自适应差分进化算法 反向学习策略 电阻率 极化率 瞬变电磁
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基于差分进化算法的酵母培养在线自适应控制 被引量:3
15
作者 丁健 刘登峰 +2 位作者 张许 杜俊 高敏杰 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2016年第11期40-47,共8页
酵母培养中,若碳源添加不足则会抑制菌体生长,无法达到高密度;若碳源添加过量则会引起副产物乙醇的积累,导致细胞受到毒害,并降低碳源的利用效率。为解决这一矛盾,提出了一种基于差分进化算法(differential evlolution algorithm,DE)的... 酵母培养中,若碳源添加不足则会抑制菌体生长,无法达到高密度;若碳源添加过量则会引起副产物乙醇的积累,导致细胞受到毒害,并降低碳源的利用效率。为解决这一矛盾,提出了一种基于差分进化算法(differential evlolution algorithm,DE)的在线自适应底物流加策略(DE-PID)并将其用于酿酒酵母和毕赤酵母的培养过程。在酿酒酵母培养中,利用DE-PID策略对呼吸商实施定值控制,培养34 h后的细胞密度达到52.5 g-DCW/L,比传统底物流加策略(DO-Stat)下的相应值提高91%。在毕赤酵母培养过程中,采用DE-PID策略分别对溶解氧浓度(DO)和乙醇浓度实施定值控制。在这两个批次中,DO均能够被控制在稳定水平,乙醇浓度均被控制于2g/L以下,培养34 h后的细胞密度分别达到112.25和113.25 g-DCW/L。 展开更多
关键词 差分进化算法 自适应控制 酿酒酵母 毕赤酵母
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融合自适应混沌差分进化的粒子群优化算法 被引量:13
16
作者 刘召军 高兴宝 《纺织高校基础科学学报》 CAS 2015年第1期116-123,共8页
针对粒子群优化算法易出现早熟收敛、收敛效率低的缺点,提出一种融合自适应混沌差分进化的粒子群优化算法.该算法首先将自适应混沌引入差分进化算法,再将所得结果进行一次校正变异和校正选择,最后将所得算法融合到粒子群优化算法,从而... 针对粒子群优化算法易出现早熟收敛、收敛效率低的缺点,提出一种融合自适应混沌差分进化的粒子群优化算法.该算法首先将自适应混沌引入差分进化算法,再将所得结果进行一次校正变异和校正选择,最后将所得算法融合到粒子群优化算法,从而有效地利用与平衡了粒子群优化算法和差分进化算法的探测和开发能力,且局部搜索能力增强,进一步提高算法的求解精度和效率.数值实验证明本文算法的有效性. 展开更多
关键词 粒子群优化算法 差分进化算法 自适应混沌
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余弦适应性骨架差分进化算法 被引量:3
17
作者 熊小峰 刘啸婵 +1 位作者 郭肇禄 张文生 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期180-191,共12页
针对传统差分进化算法在解决复杂优化问题时存在收敛速度慢的问题,提出了一种余弦适应性骨架差分进化(CABDE)算法,算法设计了一种新的变异策略适应性机制。该机制引入一个余弦适应性因子,实现高斯变异策略和DE/current-to-best/1变异策... 针对传统差分进化算法在解决复杂优化问题时存在收敛速度慢的问题,提出了一种余弦适应性骨架差分进化(CABDE)算法,算法设计了一种新的变异策略适应性机制。该机制引入一个余弦适应性因子,实现高斯变异策略和DE/current-to-best/1变异策略的优势互补,以平衡算法的勘探能力和开采能力。其中,高斯变异策略具有较强的全局搜索能力,有利于维持种群多样性。DE/current-to-best/1变异策略具有较强的局部搜索能力,能够加快对较优区域的开采。同时,高斯变异策略和DE/current-to-best/1变异策略都利用当前最优个体来引导算法搜索方向,从而尽可能地加快收敛速度。余弦适应性因子在进化过程中随迭代次数的增加而波动性调整,为不同进化阶段适应性地选择变异策略。设计的变异策略适应性机制能够在维持种群多样性的同时加快收敛速度。为测试算法性能,采用18个不同特性的测试函数对算法进行数值实验。对CABDE算法的变异策略和参数动态变化进行了分析,实验结果验证了变异策略和参数动态变化的有效性。此外,CABDE算法分别与新近的骨架算法变体、差分进化算法变体、粒子群优化算法变体和人工蜂群算法变体进行了比较。实验结果表明,CABDE算法获得了较高的求解精度,加快了收敛速度,整体上优于其他比较算法。 展开更多
关键词 差分进化 骨架算法 高斯变异 余弦适应性因子
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基于多种群的自适应差分进化算法 被引量:5
18
作者 卢峰 高立群 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期1538-1541,共4页
在分析了经典和改进变异操作算子的属性以及种群统计信息的基础上,按照个体适应度的差异,将个体分成不同的子种群并针对不同的个体适应度值,采用不同的变异算子,以保证在加快算法收敛速度的同时有效地跳出局部极值点.在参考经验值的基础... 在分析了经典和改进变异操作算子的属性以及种群统计信息的基础上,按照个体适应度的差异,将个体分成不同的子种群并针对不同的个体适应度值,采用不同的变异算子,以保证在加快算法收敛速度的同时有效地跳出局部极值点.在参考经验值的基础上,加以自适应调整,使算法达到全局搜索能力与局部搜索能力的平衡.针对13个标准测试函数的仿真实验结果表明,所提出的算法与其他算法相比较具有较好的效果. 展开更多
关键词 进化算法 差分进化 全局优化 变异操作 自适应
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非线性混合整数规划问题的改进差分进化算法 被引量:14
19
作者 刘俊梅 高岳林 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2010年第6期967-974,共8页
针对非线性混合整数规划问题,本文采用非固定多段映射罚函数法处理约束条件、用混合整数编码技术处理连续变量和整数变量,并在基本差分进化算法中加入一种新型的凸组合变异算子和一种指数递增交叉算子,由此构造出了一种求解非线性混合... 针对非线性混合整数规划问题,本文采用非固定多段映射罚函数法处理约束条件、用混合整数编码技术处理连续变量和整数变量,并在基本差分进化算法中加入一种新型的凸组合变异算子和一种指数递增交叉算子,由此构造出了一种求解非线性混合整数规划问题的改进差分进化算法。实验表明,所提出的算法全局收敛速度快,精度高,鲁棒性强。 展开更多
关键词 全局优化 非线性混合整数规划 非固定多段映射罚函数 差分进化算法
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分析抽水试验数据的单纯形差分进化混合算法 被引量:4
20
作者 付翠 刘元会 +1 位作者 郭建青 王久杰 《中国农村水利水电》 北大核心 2013年第6期1-4,8,共5页
分别以无限含水层和有直线隔水边界含水层情况下的解析解为基础,应用提出的单纯形差分进化混合优化算法求解分析2种条件下的抽水试验数据,确定含水层参数的函数优化问题。将具有全局搜索能力强、原理简单、受控参数少、而局部搜索能力... 分别以无限含水层和有直线隔水边界含水层情况下的解析解为基础,应用提出的单纯形差分进化混合优化算法求解分析2种条件下的抽水试验数据,确定含水层参数的函数优化问题。将具有全局搜索能力强、原理简单、受控参数少、而局部搜索能力弱等特点的差分进化算法与具有局部搜索能力强、运算速度快、而对参数初值的选取依赖性较强和易于陷入局部极值等特点的单纯形优化算法进行结合,构成了一种混合优化算法,即单纯形差分混合优化算法。这种混合算法同时具有确定性运算和随机性搜索所具有的共同优点,能够较好地平衡全局搜索能力和局部搜索能力。数值实验结果表明,单纯形差分混合优化算法能够有效地应用于分析抽水试验数据,识别含水层参数;与其他方法相比较,其具有运算速度快、效率高和计算结果精度高等优点。 展开更多
关键词 参数计算 抽水试验数据 单纯形法 差分进化算法 混合算法
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