注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 进化算法-竞赛争冠算法有约束函数优化程序

  2. 该程序是在自创的无约束优化的竞赛争冠算法(旧称竞技取冠算法)函数优化程序基础上,开发出来的有约束优化程序.程序采用罚函数法实现有约束优化的,但罚因子(惩罚系数)的处理方法有别于其它罚函数法.该程序证明这种惩罚系数处理方法是有效的.该法调整惩罚系数简单,粗放,一般应用默认值即可.该程序普适性较好,进化参数调整简单,不敏感,全局最优解的搜索能力较强,数据重现性(鲁棒性)较好,获得结果精度较高,不足是有时评价函数调用次数稍多些. .txt记录进化全程.其中有惩罚项值和约束值数据记录,有助于指导有约束

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-08-04
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：xufs

  1. 求解约束优化问题M-精英协同进化算法

  2. 提出了一种适用于约束优化问题的协同进化算法.该算法旨在模拟人类社会中团队的组建及其协作方式,并强调精英人才对团队建设的推动作用.算法将整个种群分为精英种群和普通种群,围绕各个精英来组建团队,使精英种群带动普通种群,进而带动整个种群不断进化.组建团队过程中,不同精英之间采用协作操作,精英对普通种群成员进行引导操作,其中协作操作和引导操作由若干交叉或变异算子的组合所定义.使用静态罚函数法将约束优化转化为无约束优化,利用13个约束优化测试函数对算法进行了测试.仿真实验和参数分析结果表明,该算法寻优精

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-28
    • 文件大小：677kb
    • 提供者：mianyanglangzi

  1. 基于协同进化算法求解寡头电力市场均衡_杨彦.pdf

  2. :建立并分析了考虑网络约束且能考虑需求方策略竞价的电力市场线性供给函数模型, 在该 市场框架中, 独立系统运行员通过求解最优潮流来确定发电安排以及节点电价, 市场策略性参与者 通过竞标来追求最大利润。运用协同进化算法求取市场均衡, 协同进化算法系一种智能代理仿真 方法, 借鉴了生态系统中协同进化机制的理念。多个算例被用来验证协同进化算法的有效性, 实验 结果表明如果市场存在纯策略均衡, 该算法均能够快速收敛到均衡点, 运用简便且具有较强的搜索 能力。200933(18) 电力系疣自动化 市场出清

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2019-09-04
    • 文件大小：244kb
    • 提供者：madam001

  1. 基于差分型思维进化算法的受限广义预测控制

  2. 针对广义预测控制(GPC)的滚动优化对受限控制量求解的复杂性,笔者提出一种基于差分型思维进化算法的受限广义预测控制方法(DMEAGPC)。用差分型思维进化算法处理带约束的非线性优化问题,以此作为滚动优化策略,求得最优控制律。并将该算法应用于电厂再热汽温系统,仿真结果验证了该算法的有效性和可靠性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：182kb
    • 提供者：weixin_38506713

  1. 差分进化算法在多目标路径规划中的应用

  2. 针对差分进化算法其算法思想简明、实现方便而得到了国际进化计算研究领域的认可,多目标问题中,由于各目标之间经常是相互制约的,因此优化难度相当大。带时间窗的多目标物流配送车辆路径优化的多约束性使得它很难应用进化算法进行优化。为了解决这个问题,本文通过变异操作算子改进,成功将改进的差分进化算法应用于该问题。数值仿真实验结果表明:这种改进的差分进化算法得到了较稳定的非支配解集,实现了客户间的路径优化。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-27
    • 文件大小：905kb
    • 提供者：weixin_38626473

  1. PSO混合DE算法求解约束优化问题

  2. 出了一个全新的混合算法并命名为微粒群差分算法，该算法在标准微粒群算法的基础上结合了差分进化算法用于求解约束的数值和工程优化问题。传统的标准微粒群算法由于其种群单一性容易陷入局部最优值，针对这一缺点利用差分进化算法中的变异、交叉、选择3个算子来更新每次迭代每个粒子新生产的位置以使粒子跳出局部优值。融合了标准微粒群算法和差分进化算法优点的混合算法加速了粒子的收敛速度。为了避免惩罚因子的选择对实验结果的影响，采取了可行规则法来处理约束优化问题。最后将微粒群差分算法用于5个基准函数和两个工程问题，并与其

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：849kb
    • 提供者：weixin_38547397

  1. 动态约束优化问题的基于内存的差分进化算法

  2. 本文采用基于内存的差分进化算法来解决动态约束优化问题。 该方法基于一种机制，可以根据问题的特殊特征来利用有用的过去信息。 在这种方法的基础上，采用了短期和长期记忆相结合的混合存储方案，并重用了在变化之前发现的最佳可行个体和最佳宽松可行个体。 此外，IATM方法平衡了可行性，基于试验矢量的变更检测机制以及内存更新操作适用于处理约束或目标上的变更。 最后，该方法在最近提出的基准频率变化为1000的问题上进行了测试。 结果表明，与其他九种最新技术相比，所提出的方法具有非常好的竞争性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：411kb
    • 提供者：weixin_38706603

  1. 基于混合进化算法的CTCS高速铁路列车速度轨迹多目标优化

  2. 指示每个位置的授权火车速度的速度轨迹曲线可用于指导驾驶员或自动火车操作（ATO）系统，以更有效地操作火车，这是中国火车控制系统（CTCS）的最重要部分并将决定列车运行的安全性和效率。火车沿着速度轨迹所做的努力将直接影响火车运行的评估。本文研究了单节高速列车速度轨迹的优化方法。首先，我们将能耗作为铁路公司满意度的衡量标准，将出行时间作为旅客满意度的标准；然后，根据不同的速度限制，将路段分为几个小节，提出了在不同航迹特征下的最优速度轨迹搜索策略。之后，我们针对速度轨迹开发了一个多目标优化模型，该模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：42kb
    • 提供者：weixin_38664159

  1. 约束优化问题中基于目标的多目标进化算法修复算子

  2. 约束优化问题中基于目标的多目标进化算法修复算子

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：768kb
    • 提供者：weixin_38680764

  1. 约束多目标进化算法的MEMS设计优化

  2. 约束多目标进化算法的MEMS设计优化

  3. 所属分类：其它

  1. 数据网格中基于量子进化算法的副本创建策略

  2. 作为网格计算的研究分支，数据网格专注于大规模分布式数据集的管理。 副本管理是数据网格中最重要的问题之一，它可以提供快速的数据访问时间，高数据可用性和低带宽消耗。 事实证明，智能计算（CIA）在解决大规模分布式计算问题方面是有效的，而量子进化算法（QEA）是这些优秀的优化算法之一，在数据网格副本管理中的应用则很少有文献报道。 （DGRM）。 本文重点介绍QEA在数据网格副本创建策略中的应用。 在审查副本创建策略后，提出了基于QEA的全局副本创建策略。 优化模型分为创建单数据副本和多数据副本两个部分

  3. 所属分类：其它

  1. 用于约束工程优化的有效混合进化算法

  2. 用于约束工程优化的有效混合进化算法

  3. 所属分类：其它

  1. 传感器网络定位非凸优化的改进启发式差分进化算法

  2. 基于连通性的传感器网络定位可以建模为非凸优化问题。 但是，当前模型仅考虑凸约束，即节点之间的连接。 所提出的方法不仅考虑了连接约束，而且还考虑了非约束性的断开约束。 有人认为，基于连通性的定位问题应表示为同时具有凸约束和非凸约束的优化问题。 针对通信范围值未知的情况，提出了一种结合改进的差分进化算法和启发式算法的算法。 所开发的算法具有新的交叉程序，并且经过改进的程序可以生成新一代的个人/候选人。 还为搜索过程设计了“单节点处理”过程，以形成一组新的坐标位置以从局部最小值跳出。最终解决方案可以达

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：725kb
    • 提供者：weixin_38626032

  1. 基于约束集划分的护士排班问题进化算法

  2. 护士排班问题（NRP）是NP困难组合优化问题的代表。 NRP的硬度主要是由于其多种复杂的限制。 文献中提出了几种基于进化算法（EA）框架并与罚函数技术集成的方法来处理NRP中的约束。 但是，这些方法在处理大规模NPR实例时不是很有效，因此需要加以改进。 在本文中，我们研究了在现实环境中的大型NRP，即中国NRP（CNRP），这要求我们在1个月的计划时间内安排许多护士（最多30名）。 CNRP提出了各种约束条件，导致解决方案空间很大，并且存在多个孤立的不可行解决方案区域。 我们为CNRP提出了一个

  3. 所属分类：其它

  1. 基于入侵杂草优化和差分进化的约束优化算法

  2. 基于入侵杂草优化和差分进化的约束优化算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：849kb
    • 提供者：weixin_38692184

  1. 基于分解的多目标进化算法的距离相关参数自适应

  2. 事实证明，基于分解的多目标进化算法（MOEA / D）在解决复杂的多目标优化问题方面具有竞争力。 但是，MOEA / D的性能对其参数设置非常敏感。微分进化（DE）算子是MOEA / D中使用最广泛的算子，同时生成新的解和DE的参数（比例因子F和交叉率） CR）会显着影响MOEA / D的性能。本文提出了一种基于距离的MOEA / D参数自适应机制（MOEA / D-DPA），以适应DE参数。 在MOEA / D-DPA中考虑了DE亲本的相似性信息，这有望有利于勘探与开发之间的平衡。 在提出的算

  3. 所属分类：其它

  1. 无约束多目标优化的基于矢量角度的进化算法

  2. 无约束多目标优化的基于矢量角度的进化算法

  3. 所属分类：其它

  1. 矩阵乘法的四张量幂问题的基于优势的约束优化进化算法

  2. 矩阵乘法的四张量幂问题的基于优势的约束优化进化算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：291kb
    • 提供者：weixin_38628211

  1. 约束优化进化算法

  2. 约束优化进化算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：232kb
    • 提供者：weixin_38535221

  1. 一种新的基于正交实验设计的约束优化进化算法

  2. 提出了一种新的基于正交实验设计的约束优化进化算法.新算法的主要特点是:在搜索机制方面,利用正交实验设计方法安排多个父代个体的交叉操作,提出了一种新的多父体正交交叉算子,新的交叉算子能够有效利用多个父代个体所携带的信息产生新的具有代表性的子代个体.此外,利用单形交叉算子对父代种群进行并行搜索,以协调算法的勘探和开采能力.在约束处理技术上,新算法引入了一个衡量个体优、劣的新比较准则.通过13个标准的测试函数验证了算法的通用性和有效性.

  3. 所属分类：其它

« 12 3 4 5 »