针对工程领域中的非线性、多极值和多维度等复杂优化问题,提出把遗传算子引入粒子群算法中,采用粒子搜索变异,交互学习的方法。方法综合了粒子群算法原理简单、搜索速度快,遗传算法全局搜索能力强的特点,实现了算
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
基于Tent映射的混沌混合粒子群优化算法
基于混合粒子群算法的AdHoc路由协议研究,陈玮,饶妮妮,针对当前AdHoc路由协议在动态变化迅速的自组网中存在时延过大问题,本文引入粒子群优化算法,结合遗传算法对其改进,形成了适用于
螺旋粒子群优化算法的研究简报,滕弘飞,张英男,本文提出了一种螺旋粒子群优化(SPSO)算法。传统PSO算法的搜索路径,对于全局版PSO,以一只鸟(粒子i)的飞行来比喻,其空间的飞行
很有参考价值的文献!是一份pdf文献,希望对您有用哦!
为提高Hadoop平台性能,提出一种基于粒子群优化算法的Hadoop调度算法。以粒子位置代表可行的资源调度方案,以任务完成时间及资源负载均衡度作为目标函数,通过粒子群优化算法,找到最优的资源调度方案。
车间作业调度问题(Job Shop Scheduling Problem)是一个著名的NP难题,具有很强的条件约束,当问题规模较大时很难找到全局最优解。因此作业车间调度是一类求解困难的组合优化问题。近
综合多智能体的局部感知能力和遗传算法的强搜索能力,提出了一种混合多智能体遗传算法(HMAGA)。该方法构造了启发式搜索和混合交叉策略完成智能体之间的竞争和合作,综合凸变异和局部搜索体现智能体的自学习特
根据遗传算法在较小的可行区域内一般有较好的求解结果这一事实,提出了一种混合算法。该算法先利用区间算法求解全局优化问题来得到包含所有最优解的小区间,随后运用遗传算法进行后续过程。算法能够有效缩小一个较大
