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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
针对动态优化问题(Dynamic Optimization Problem,DOP)中所面临的过时记忆和多样性丧失的挑战,提出了一种改进的多种群骨干粒子群优化算法(Multi-swarms Bare
提出一种多目标粒子群算法处理约束优化问题(MOCPSO)。首先将约束优化问题转换为多目标问题;然后给出一个不可行阈值来充分地利用不可行粒子的信息引导种群的飞行,并提出一种粒子间的比较准则以比较它们的优
自然界中生命体都存在着有限的生命周期,随着时间的推移生命体会出现老化并死亡的现象,这种老化机制对于生命群体进化并保持多样性有重要影响。针对量子行为粒子群(QPSO)算法中粒子存在老化并使得算法存在早熟
多车场车辆路径问题是一类实用性很高的NP难解问题。针对标准粒子群算法易早熟、收敛速度慢的缺陷,提出了一种新的改进算法,该算法采用协同进化思想,同时在搜索陷入局部最优的情况下引入了模式搜索方法。针对多车
粒子群优化算法自提出以来,由于其容易理解、易于实现,所以发展很快,在很多领域得到了应用9通过对粒子 群算法全局极值和个体极值选取方式的改进,提出了一种用于求解多目标优化问题的算法,实现了对多目标优化问
旅行商问题(TSP)是组合优化中的经典难题,其目标是寻找遍历所有城市并返回起点的最短路径。混合粒子群算法(HPSO)作为一种高效的全局优化算法,在解决TSP问题上展现出显著优势。HPSO算法将粒子群
可直接运行,程序包含目标函数,和约束条件,直接修改即可
论文研究-量子连续粒子群优化算法及其应用.pdf,
提出了一种基于种群熵的多粒子群协同优化算法,通过引入熵对种群粒子的分布性进行度量,然后利用它来引导在多种群协同演化中粒子迁徙的时间和方向,从而保持粒子在寻优过程中的多样性和快速性。通过四个典型测试函数
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