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提出一种改进的双精英协同进化遗传算法。在该算法中,种群被划分为两个精英小队,二者协同进化;精英是小队中的最优个体,并且两个小队的精英具有较高的差异度。精英分别与被选的个体进行交叉,增强了种群个体和全局
基于前景理论的4PL网络优化问题改进差分进化算法,黄敏,董丽薇,为了使第四方物流(4PL)系统能够在有限的资金下最大化客户服务满意度,研究了基于前景理论的4PL网络优化问题。针对在一定成本上限
针对三维人脸识别的高复杂度和二维人脸识别无法提供粒状线索的问题,提出一种全自动3D人脸表情识别算法,该算法主要是提供比2D人脸识别更多的线索,同时降低计算复杂度。通过保角映射将3D人脸转换到2D平面,
如何充分利用云中资源对任务进行高效调度,是云计算中的重要问题。提出一种基于差分进化的多策略变异差分进化任务调度算法。该算法在标准差分进化算法的基础上加入了基于正态分布的分类和多种变异策略,变异策略中差
针对连续空间数值优化问题,提出了一种竞争型量子进化算法。粒子每次向全局最优和种群均值两个方向分别进化,从而得到两个子粒子。根据“优胜劣汰”原则选择适应度较高者作为下一代。同时,为了保证粒子的多样性,引
针对高维复杂函数的优化问题,提出了基于小生境的混沌变异差分进化算法(CNDE)。算法结合小生境策略,使子种群高效独立地进行搜索,并引入混沌变异进行精细的遍历搜索,在运行中根据迭代次数自动地调整交叉概率
针对大规模优化问题求解难、差分进化算法运算时间长等问题,利用云计算MapReduce并行编程模型,结合差分进化算法隐含并行性,提出云差分进化算法。该算法利用Hadoop集群平台,采用多子群机制,并将子
针对差分演化算法易于早熟、收敛速度慢和收敛精度低等问题,提出一种基于自适应变异算子的差分进化算法。给出个体向量粒子及维度层定义,并提出了基于维度层加权的异维维度选择策略,首次将加权异维学习策略引入差分
借鉴传感器网络中基于密钥矩阵密钥对预配置方案,设计出一个应用于传感器网络的高效密钥对预配置方案:应用矩阵池的密钥预配置方案。该方案提出了矩阵池的概念,将密钥的预配置建立在多个密钥矩阵之上,节省了节点的
针对差分进化算法易于陷入早熟收敛和局部搜索较慢的问题,提出了一种类似Nelder-Mead方法中的反射操作的变异策略,称为反射变异策略。不同于其他基本的差分策略,提出的变异策略具有明确的差分方向,具有
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