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基于自适应缩放比例因子的差分进化算法被引量：8: 1; 作者沈佳杰江红王肃《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第1期261-266,共6页; 针对于差分进化算法在高维多峰函数环境下易早熟和迭代收敛速度较慢的问题,通过引入自适应的缩放比例因子的方法,提出了一个基于自适应缩放比例因子的差分进化算法。通过理论推导改进的差分进化算法可以有效提高差分进化算法对于高维多... 展开更多; 关键词差分进化算法自适应比例因子高维多峰函数迭代速度最优值查找; 在线阅读下载PDF 职称材料

用于连续域优化的遗传网格蚂蚁融合算法被引量：2: 2; 作者李秋云朱庆保《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第15期53-56,100,共5页; 在进行函数优化时,遗传算法具有全局搜索能力强的特点,但其存在早熟收敛和后期收敛速度慢及局部搜索能力弱的问题。网格蚂蚁算法具有局部搜索能力强、优化精度高等特点,但其全局收敛速度较慢。因此提出了用于连续优化的遗传网格蚂蚁融... 展开更多; 关键词遗传算法网格蚂蚁算法高维多峰函数优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

微粒群算法优化信息的分组延迟传播模式: 3; 作者汪镭康琦吴启迪《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期809-812,共4页; 在改进型微粒群算法基础上,考虑对寻优空间充分搜索及算法总体收敛的需要,将信息的分组延迟传播模式应用于微粒群算法.首先对微粒群进行具体分组,然后设计了用于微粒群迭代寻优求解的分层延迟通讯模式,最后针对高维多峰函数优化问题进... 展开更多; 关键词分组延迟传播模式微粒群优化高维多峰函数寻优; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于knee points的改进多目标人工蜂群算法被引量：4: 4; 作者刘明辉李炜《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第2期40-47,共8页; 传统的人工蜂群算法(Artificial Bee Colony algorithm,ABC)及其在多目标上的扩展(Multi Objective Artificial Bee Colony algorithm,MOABC)存在着在高维、多峰函数情况下收敛速度变慢、后期容易陷入局部最优以及寻优精度丢失等问题。... 展开更多; 关键词多目标人工蜂群算法高维多峰函数 KNEE POINTS 自适应识别策略; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应缩放比例因子的差分进化算法被引量：8: 1; 作者沈佳杰江红王肃; 机构华东师范大学信息科学技术学院; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第1期261-266,共6页; 基金国家863高技术研究发展计划基金项目(2013AA01A211); 文摘针对于差分进化算法在高维多峰函数环境下易早熟和迭代收敛速度较慢的问题,通过引入自适应的缩放比例因子的方法,提出了一个基于自适应缩放比例因子的差分进化算法。通过理论推导改进的差分进化算法可以有效提高差分进化算法对于高维多峰函数全局最优值搜索能力和差分进化算法对于高维优化问题的收敛速度,并且通过形式化证明的方法分析了其可以提高着这些性能的具体原因,实验结果表明了理论推导以及对于改进差分进化算法性质分析的正确性。; 关键词差分进化算法自适应比例因子高维多峰函数迭代速度最优值查找; Keywords differential evolution adaptive scaling factor high victoria peak function iteration speed optimal value searching; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名用于连续域优化的遗传网格蚂蚁融合算法被引量：2: 2; 作者李秋云朱庆保; 机构南京师范大学数学与计算机科学学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第15期53-56,100,共5页; 基金国家自然科学基金No.60673102 江苏省自然科学基金(No.BK2006218)~~; 文摘在进行函数优化时,遗传算法具有全局搜索能力强的特点,但其存在早熟收敛和后期收敛速度慢及局部搜索能力弱的问题。网格蚂蚁算法具有局部搜索能力强、优化精度高等特点,但其全局收敛速度较慢。因此提出了用于连续优化的遗传网格蚂蚁融合算法(Genetic and Grid Based AntColony Algorithm,GGACO)。该算法将遗传算法和网格蚂蚁算法相结合,用遗传算法进行全局搜索,用网格蚂蚁算法进行局部迭代寻优,经过若干次循环迭代产生最终结果。仿真实验结果表明,该算法在解决复杂函数优化时全局收敛性能好、速度快,尤其在解决高维多峰函数优化问题时效果更显著。; 关键词遗传算法网格蚂蚁算法高维多峰函数优化; Keywords genetic algorithm grid based ant algorithm high-dimensional and multi-peak function optimization; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名微粒群算法优化信息的分组延迟传播模式: 3; 作者汪镭康琦吴启迪; 机构同济大学电子与信息工程学院; 出处《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期809-812,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(70271035 60104004) +1 种基金上海市启明星计划资助项目(03QG14053); 文摘在改进型微粒群算法基础上,考虑对寻优空间充分搜索及算法总体收敛的需要,将信息的分组延迟传播模式应用于微粒群算法.首先对微粒群进行具体分组,然后设计了用于微粒群迭代寻优求解的分层延迟通讯模式,最后针对高维多峰函数优化问题进行了数值仿真实验.; 关键词分组延迟传播模式微粒群优化高维多峰函数寻优; Keywords grouped-and-delayed broadcasting mechanism particle swarm optimization multi-dimensional and multi-modal function optimization; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于knee points的改进多目标人工蜂群算法被引量：4: 4; 作者刘明辉李炜; 机构安徽大学计算智能与信号处理重点实验室安徽大学计算机与科学与技术学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第2期40-47,共8页; 基金国家科技支撑计划(No.2015BAK24B00); 文摘传统的人工蜂群算法(Artificial Bee Colony algorithm,ABC)及其在多目标上的扩展(Multi Objective Artificial Bee Colony algorithm,MOABC)存在着在高维、多峰函数情况下收敛速度变慢、后期容易陷入局部最优以及寻优精度丢失等问题。基于knee points提高收敛性和分布性的特点,设计了一种快速识别knee point的算法并将其应用到多目标人工蜂群算法中,提出了一种基于knee points的改进多目标人工蜂群算法(Kn MOABC)。算法在迭代过程中考虑pareto支配关系的同时,优先选择knee point作为下一代个体,极大地增强了算法的收敛速度,同时,在knee point识别算法中加入自适应的策略以保持良好的分布性。实验结果表明,Kn MOABC的性能优于三个最新的多目标人工蜂群对比算法。; 关键词多目标人工蜂群算法高维多峰函数 KNEE POINTS 自适应识别策略; Keywords multi-objective artificial bee colony algorithm high-dimensional and multimodal functions knee points adaptive identification strategy; 分类号 TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于自适应缩放比例因子的差分进化算法	沈佳杰江红王肃	《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心	2014	8	在线阅读下载PDF 职称材料
2	用于连续域优化的遗传网格蚂蚁融合算法	李秋云朱庆保	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2011	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	微粒群算法优化信息的分组延迟传播模式	汪镭康琦吴启迪	《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2005	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于knee points的改进多目标人工蜂群算法	刘明辉李炜	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2018	4	在线阅读下载PDF 职称材料