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摘要:
为了解决一些函数优化问题,采用污染环境中具微生物治理的种群动力学模型,提出了PDO-MCCE算法.在该算法中,个体被自动划分成正常种群和突变种群2类,每类个体数依据种群动力学模型自动进行计算和调整,解决了人为确定个体数的难题.该算法拥有7个算子,其中竞争和突变算子分别实现种群内和种群间个体之间的信息交换;影响和毒害算子分别实现强壮个体的信息扩散和环境信息向个体传递;新生和死亡算子分别增加和减少个体数;生长算子可确保该算法具有全局收敛性;突变种群个体数的周期性增加,可大幅增加搜索跳出局部最优解陷阱的概率;在进行迭代计算时,算法每次只处理每个个体特征数的3/500~1/10,从而使时间复杂度大幅降低.测试案例表明,PDO-MCCE算法性能较好,适于求解一些维数较高的优化问题.
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文献信息
篇名 污染环境中微生物治理种群动力学优化算法
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 群智能优化算法 种群动力学 环境污染 微生物治理
年,卷(期) 2020,(11) 所属期刊栏目 理论与算法
研究方向 页码范围 1956-1966
页数 11页 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.2002046
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 黄光球 240 1317 17.0 25.0
2 陆秋琴 122 511 13.0 18.0
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研究主题发展历程
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环境污染
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2007
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