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多种进化算法混合解决约束工程优化问题研究
多种进化算法混合解决约束工程优化问题研究
作者:
李清霞
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
进化算法
混合
差分进化
粒子群
共生生物搜索
约束优化
工程优化
收敛性
摘要:
针对单一进化算法不适合解决所有优化问题的情况,提出了一种混合多种进化算法解决约束工程优化问题的算法.该算法混合了差分进化、粒子群优化和共生生物搜索等3种算法,首先利用差分进化算法产生和选择最优种群,然后利用粒子群优化算法寻找每一个最优解并进行更新,最后利用共生生物搜索算法对所有种群进行共生互动更新,选择出最优种群以进行下一代的迭代.通过混合多种进化算法,采用改进的惩罚函数对多约束条件进行控制,使得该混合算法可以在不同的阶段利用各进化算法的优势进行寻找最优解,从而提高了求解精度.实验结果表明:与其他相关算法比较,该算法具有更高的求解精度和更快的收敛速度.
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约束优化
进化算法
动态分级
并行
解决全局优化问题的粒子群进化算法
粒子群算法
变异
全局优化
概率
基于进化算法的约束处理技术
进化算法
约束处理
多目标优化
内容分析
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内容分析
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关键词热度
相关文献总数
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文献信息
篇名
多种进化算法混合解决约束工程优化问题研究
来源期刊
应用科技
学科
工学
关键词
进化算法
混合
差分进化
粒子群
共生生物搜索
约束优化
工程优化
收敛性
年,卷(期)
2022,(2)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
106-113
页数
8页
分类号
TP301.6
字数
语种
中文
DOI
10.11991/yykj.202104029
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
二级参考文献
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共引文献
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参考文献
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2022(0)
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研究主题发展历程
节点文献
进化算法
混合
差分进化
粒子群
共生生物搜索
约束优化
工程优化
收敛性
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
应用科技
主办单位:
哈尔滨工程大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1009-671X
CN:
23-1191/U
开本:
大16开
出版地:
哈尔滨市南通大街145号1号楼
邮发代号:
14-160
创刊时间:
1974
语种:
chi
出版文献量(篇)
4861
总下载数(次)
7
总被引数(次)
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