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摘要:
针对多维函数优化问题,提出2种新的反向自适应和声搜索算法.在自适应和声搜索算法的基础上,通过引入反向初始化操作,增强初始和声库的质量.设计一种反向自适应新和声搜索产生策略,加强算法的寻优能力.分别设计2种不同的和声微调概率的设置方式,并研究其对于算法收敛速度的影响.针对4个标准测试函数的仿真实验结果表明,与传统的和声搜索算法相比,2种算法的求解质量和收敛速度都有所提升.
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文献信息
篇名 求解函数优化问题的反向自适应和声搜索算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 多维函数优化 和声搜索算法 进化计算 连续优化 反向学习 自适应
年,卷(期) 2012,(10) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 157-160
页数 分类号 TP301.6
字数 4879字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.10.048
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郝伟 河南城建学院计算机科学与工程系 6 20 3.0 4.0
2 何宗耀 河南城建学院计算机科学与工程系 14 37 2.0 6.0
传播情况
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引文网络
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2016(1)
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研究主题发展历程
节点文献
多维函数优化
和声搜索算法
进化计算
连续优化
反向学习
自适应
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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