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摘要:
针对在求解高维多峰值复杂问题时种群容易陷入局部搜索、求解精度低的问题,提出了一种基于自适应差分进化算法和小生境高斯分布估计的文化算法.将差分进化算法用于种群空间的优化,利用动态小生境识别算法在种群空间中识别小生境群体.信度空间利用高斯分布估计算法在小生境内进行局部优化,并将小生境特征存入进化知识库,进化知识库进一步引导种群空间,有效地保证了种群的多样性,避免了局部的重复搜索.最后,通过仿真实验测试表明,算法具有收敛速度快、求解精度高、稳定性高和全局搜索能力强等优势.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 一种求解高维多模态复杂问题的差分文化算法
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 高维多模态问题 自适应差分进化 高斯分布估计算法 小生境 文化算法
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 142-148
页数 7页 分类号 TP301
字数 4716字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2013.01.024
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 拓守恒 陕西理工学院数学与计算机科学学院 55 591 12.0 22.0
2 陶维天 甘肃中医学院网络中心 23 43 4.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
高维多模态问题
自适应差分进化
高斯分布估计算法
小生境
文化算法
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
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11
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