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一个与Powell搜索相结合的混合免疫进化算法
被引量:
1
1
作者
刘国志
苗晨
杜
翼
辰
《长春理工大学学报(自然科学版)》
2010年第2期121-124,共4页
提出一个求解无约束最优化问题的新的混合算法-Powell搜索法和免疫进化算法的混合算法。该算法不需要计算梯度,容易应用于实际问题中。通过对免疫进化算法的修正,使混合算法具有更加精确和快速的收敛性。本文主要目的是通过加入混合策...
提出一个求解无约束最优化问题的新的混合算法-Powell搜索法和免疫进化算法的混合算法。该算法不需要计算梯度,容易应用于实际问题中。通过对免疫进化算法的修正,使混合算法具有更加精确和快速的收敛性。本文主要目的是通过加入混合策略说明免疫进化算法是能够被改进的。利用4个基准测试函数进行仿真计算比较,结果表明新混合算法在解的搜索质量、效率和关于初始点的鲁棒性都远优于免疫进化算法。仿真结果表明了新算法是求解无约束最优化问题的一个高效的算法。
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关键词
POWELL搜索法
免疫进化算法
无约束最优化
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职称材料
一个求解约束优化问题的与可行基规则相结合的改进微粒群算法
2
作者
刘国志
杜
翼
辰
《长春理工大学学报(自然科学版)》
2010年第1期156-158,共3页
提出一个求解约束最优化问题的新的混合算法-与可行基规则相结合的改进的微粒群算法。与惩罚函数法相比,可行基规则不需要额外的参数,且指引粒子迅速飞向可行域。利用5个基准测试函数进行仿真计算比较,仿真结果表明了新算法是求解约束...
提出一个求解约束最优化问题的新的混合算法-与可行基规则相结合的改进的微粒群算法。与惩罚函数法相比,可行基规则不需要额外的参数,且指引粒子迅速飞向可行域。利用5个基准测试函数进行仿真计算比较,仿真结果表明了新算法是求解约束最优化问题的一个高效的算法。
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关键词
可行基规则
微粒群算法
约束最优化
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职称材料
题名
一个与Powell搜索相结合的混合免疫进化算法
被引量:
1
1
作者
刘国志
苗晨
杜
翼
辰
机构
辽宁石油化工大学理学院信息与计算科学系
中山大学数学与计算科学学院
出处
《长春理工大学学报(自然科学版)》
2010年第2期121-124,共4页
基金
国家自然科学基金(50771052)
文摘
提出一个求解无约束最优化问题的新的混合算法-Powell搜索法和免疫进化算法的混合算法。该算法不需要计算梯度,容易应用于实际问题中。通过对免疫进化算法的修正,使混合算法具有更加精确和快速的收敛性。本文主要目的是通过加入混合策略说明免疫进化算法是能够被改进的。利用4个基准测试函数进行仿真计算比较,结果表明新混合算法在解的搜索质量、效率和关于初始点的鲁棒性都远优于免疫进化算法。仿真结果表明了新算法是求解无约束最优化问题的一个高效的算法。
关键词
POWELL搜索法
免疫进化算法
无约束最优化
Keywords
Powell search method
immune evolutionary algorithm
unconstrained optimization
分类号
TP18 [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
一个求解约束优化问题的与可行基规则相结合的改进微粒群算法
2
作者
刘国志
杜
翼
辰
机构
辽宁石油化工大学理学院信息与计算科学系
中山大学数学与计算科学学院
出处
《长春理工大学学报(自然科学版)》
2010年第1期156-158,共3页
基金
国家自然科学基金(50771052)
文摘
提出一个求解约束最优化问题的新的混合算法-与可行基规则相结合的改进的微粒群算法。与惩罚函数法相比,可行基规则不需要额外的参数,且指引粒子迅速飞向可行域。利用5个基准测试函数进行仿真计算比较,仿真结果表明了新算法是求解约束最优化问题的一个高效的算法。
关键词
可行基规则
微粒群算法
约束最优化
Keywords
feasibility-based rule
Particle swarm optimization
unconstrained optimization
分类号
TP18 [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
作者
出处
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1
一个与Powell搜索相结合的混合免疫进化算法
刘国志
苗晨
杜
翼
辰
《长春理工大学学报(自然科学版)》
2010
1
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职称材料
2
一个求解约束优化问题的与可行基规则相结合的改进微粒群算法
刘国志
杜
翼
辰
《长春理工大学学报(自然科学版)》
2010
0
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职称材料
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