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基于改进差分进化算法的FlowShop调度问题求解，张培远，，本文提出一种改进的差分进化算法，能克服基本差分进化算法易早熟收敛的缺点。该算法利用混沌的遍历性产生初始群体,以克服种群初�
针对E/T指标的批量流水线调度问题，提出了差分进化调度算法。该算法采用基于实数的编码方式，利用最优目标个体的扰动产生变异个体，通过变异个体与目标个体的交叉产生试验个体，提高了最优目标个体信息共享，并结
Fisher准则函数的前提条件就是假设每类样本数据满足单峰高斯分布,即各类样本在模式空间的分布近似椭球状,但是当训练样本数据较多且呈多峰分布时,传统的Fisher准则函数并不能准确反映样本数据的分布,
以适应值曲面模型为基础分析误导信息对进化算法性能的影响。基于最优吸引子提出描述进化算法作用过程的一般方法,提出梯度信息关联集合的概念以描述误导信息的种类和作用。在此基础上,将误导信息的作用分为欺骗和多
情感模型的建立可以使计算机具备基本的情感识别和表达能力，在和谐人机交互方面有着广泛的应用。文中对人类情感进行了分析，在此基础上提出了人工情感模型，为了更精确地表达人类情感模型的进化过程，提出改进的遗传
论文研究-梯级水库短期发电优化调度的协进化粒子群算法应用研究.pdf, 针对传统优化算法在求解高维、复杂的梯级水库短期发电优化调度时多约束条件难以处理、 计算机时长、易陷入局部最优解等缺陷, 提出了
1对TEC的功率和型号选型举例子， 2、通过环境温度和工作温度对比。 3、例如MCU环境。
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针对求解资源受限项目调度问题（RCPSP），提出了基于差分进化（DE）的混合粒子群算法（PSODE）。通过在PSO种群和DE种群之间建立一种信息交流机制，使信息能够在两个种群中传递，以避免个体因错误的
为了有效地解决水火电力系统资源短期优化调度问题，提出了一种基于差分进化粒子群的调度算法。设计了水火电力系统资源调度问题的数学模型，给出了差分进化粒子群优化算法的框架，通过PSO种群和DE种群之间的信息
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