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摘要:
为了提高基于正态分布模型的分布估计算法子代候选解的质量,防止早熟收敛,文中提出多种群伪正态分布估计算法.首先,采用佳点集方法进行种群初始化,将种群分为3个子群.然后,采用样本重心取代样本均值的方式,获得伪正态分布模型.最后,融合种群与子群伪正态分布模型,得到子群进化的概率模型.23个基准函数的对比测试表明,文中算法在求解质量和收敛速度上较优.针对多约束条件下的并行装配优化问题,提出工序池、员工池、罚函数等措施,将具有工序约束和人员约束的离散组合优化问题转化为无约束的多种群伪正态分布估计优化问题.工程应用结果表明,只需要将候选解的无限集合修正为有限集合,文中算法可方便地用于离散组合优化问题的快速求解.
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文献信息
篇名 多种群伪正态分布估计算法
来源期刊 模式识别与人工智能 学科
关键词 分布估计算法 正态分布 并行装配问题 多种群
年,卷(期) 2021,(7) 所属期刊栏目 “智能优化算法”专题|Metaheuristic Algorithm
研究方向 页码范围 619-630
页数 12页 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202107004
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正态分布
并行装配问题
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期刊影响力
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
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2928
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8
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