原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
为了改善差分进化算法的收敛速度和优化精度, 提出一种基于复形法和云模型的差分进化混合算法(HDECC)。该算法使用差分进化算法搜索局部最优域, 引入复形法和云模型来加快算法的收敛速度和提高算法优化精度, 使算法的初期搜索速度和之后的优化精度得到相互平衡。最后, 使用七个标准约束优化问题和两个典型工程应用实例进行实验仿真, 实验结果表明, 与同类算法比较, HDECC算法全局搜索能力强、优化精度高、收敛速度快, 且算法更稳定。
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差分进化算法
单纯形算法
混合波动差分进化算法
差分进化
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混合波动
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一种混沌差分进化和粒子群优化混合算法
差分进化
粒子群
混沌变异
局部搜索能力
收敛速度
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于复形法和云模型的差分进化混合算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 差分进化 复形法 云模型 混合 算法
年,卷(期) 2013,(10) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 2981-2985
页数 5页 分类号 TP18|TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.10.025
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 何中市 重庆大学计算机学院 96 980 17.0 24.0
2 祝华正 重庆大学计算机学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
差分进化
复形法
云模型
混合
算法
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
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总被引数(次)
238385
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