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刊名：江西科学
发表时间：2018-04-01
摘要:
针对差分进化(DE)算法后期收敛速度变慢、收敛精度变低以及易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于双种群自适应进化的改进差分进化算法.于算法初始化阶段同时初始化2个种群,2个种群分别采用不同的自适应变异算子、变异策略和交叉算子进行进化操作,在改进选择操作中选择2个种群的最优个体进入下一次进化过程.采用5个标准测试函数对改进算法进行测试,检验算法的改进效果.结果表明,改进DE算法比jDE算法与标准DE算法具有更好的全局收敛能力,更快的收敛速度以及更高的收敛精度.将改进DE算法与SVM算法结合应用于短期电力负荷预测,预测结果表明,改进DE算法比标准DE算法能够更好的寻找到SVM的最优参数组合.
刊名：光学精密工程
发表时间：2013-12-01
摘要:
针对标准粒子群优化(PSO)算法容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于标准PSO算法的新算法.该算法通过引入新的更新函数和精英选择策略,可在保持较高收敛速度的同时,降低陷入局部最优的可能性.与标准PSO算法相比较,不仅扩大了搜索空间,并且复杂度也不高.研究结果证明该算法更容易引导,而且具有更高效的全局搜索能力,展示了较高的效率和鲁棒性.将该算法用于解决机器人路径规划问题并进行了仿真实验,结果显示,与传统的方法相比,新算法在机器人路径规划问题上能获得更加准确的路径,而且计算时间可以缩短15％,比其他算法更有效.
发表时间：2008-05-01
摘要:
基于相位角的粒子群优化算法θ -PSO在处理一些标准测试函数时比基本的PSO算法有着更好的寻优性能,但该算法在处理一些复杂函数时,也存在不易跳出局部最小的困惑.本文在基本θ -PSO的基础上改进了相位角的更新策略,当粒子相位在到达边界时进行反弹,而不是限制在边界.为进一步提高算法的性能,对改进的算法进行了变异扰动操作,使得该算法在处理一些复杂的测试函数时,有着更好的寻优性能,能在有限步的迭代过程中,克服局部最小,到达优化目标的设定值.
刊名：江西科学
发表时间：2018-04-01
摘要:
针对差分进化(DE)算法后期收敛速度变慢、收敛精度变低以及易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于双种群自适应进化的改进差分进化算法.于算法初始化阶段同时初始化2个种群,2个种群分别采用不同的自适应变异算子、变异策略和交叉算子进行进化操作,在改进选择操作中选择2个种群的最优个体进入下一次进化过程.采用5个标准测试函数对改进算法进行测试,检验算法的改进效果.结果表明,改进DE算法比jDE算法与标准DE算法具有更好的全局收敛能力,更快的收敛速度以及更高的收敛精度.将改进DE算法与SVM算法结合应用于短期电力负荷预测,预测结果表明,改进DE算法比标准DE算法能够更好的寻找到SVM的最优参数组合.
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