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基于改进粒子群算法的机位分配问题研究,陈骁睿,杨旭东,为提高机场的运营效率和保证客户的满意度需要合理进行停机位分配工作。经详细分析机位分配问题的要素和约束条件,以停机位使用最
随机优化的粒子群算法(PSO)在解决待优化问题时,仅利用适应度函数对单个粒子所找到解的优劣进行判断,缺乏对种群总体状态的评估,导致算法经过一定次数的迭代后陷入局部收敛。改进算法BPPSO利用BP神经网
针对标准粒子群算法进行多极点函数优化时易导致早熟收敛及陷入局部最优的问题,把生物学中昆虫生存的趋利避害原则引入到粒子群优化算法中,改变传统粒子群优化算法只存在趋利操作而没有避害操作的单向性,提出了两种
论文研究-杂合遗传算法与计算智能.pdf, 基于遗传算法的杂合系统是将遗传算法引人已有的系统算法、启发式优化策略及领域知识获取与优化等问题时,产生的一种新型的综合性算法结构设计策略.本文对遗传算法与神
“粒子群遗传优化算法”主要是研究相关论文的过程中萌生了实现一个用粒子群算法求解最优化问题的想法。 但还是好多东西不太明白,于是又从网上搜索了一些类似的粒子群相关文章和程序资料,仔细研究。我认为对我帮助
《精通Matlab最优化计算》一书中,实现遗传算法,粒子群算法的源程序。
PAGE / NUMPAGES 粒子群算法介绍 优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题. 为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法遗传算法等
遗传算法和粒子群算法的Python实现
基于社会系统中普遍存在“分久必合,合久必分”的现象,提出了基于分合思想的粒子群优化算法。分策略提高了演化群体的多样性,克服了粒子群优化算法局部收敛的缺陷。合策略吸取了不同群体的优良特性,提高了算法的全
文化粒子群优化算法,艾景波,滕弘飞,为了提高粒子群优化(PSO)算法的计算精度和计算效率,避免“早熟”,本文给出文化粒子群优化算法。该算法模型将PSO纳入文化算法框
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