引力搜索算法是近年提出的一种颇具潜力的全局优化算法，已经成功应用到了各种工程实践中，然而它在求解复杂工程优化问题时容易出现早熟收敛问题。为了在一定程度上避免早熟收敛现象，提出一种应用精英反向学习策略的引力搜索算法（EOGSA）。在演化进程中，对当前种群中的每个个体分别执行精英反向学习策略，生成一个精英反向种群，并将生成的精英反向种群与当前种群同时进行竞争，选择出下一代种群。在一系列经典函数优化测试问题上的对比实验结果表明，EOGSA算法能够提高传统引力搜索算法的性能，在一定程度上避免早熟收敛的缺点。
2021-09-15 16:15:17
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网络视角下战略性新兴产业技术创新小生境演化研究——以中国新能源汽车产业为例.pdf
2021-08-31 22:02:54
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新能源供给网络合作行为演化机制研究——基于非完全竞争市场下均质价格视角.pdf
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进化博弈matlab仿真代码Evolutionary_Game_Simulations
该存储库包含用于Bachelor
Research
Dissertation的演化游戏仿真的所有主要MATLAB代码。
实施模拟的主要脚本是Spatial_Evolutionary_Game
，这要归功于Mark（2013）。
组合器功能是运行此脚本所必需的。
该代码分为7个主要块：
仿真参数
策略初始化
游戏开始
选拔
重组
突变
影片动画
该模型的简化示意图如下所示。
文件Worlds_of_Varying_Resource_Clustering包含用于环境的网络建模和创建具有可变资源空间聚类的世界的代码。
2021-08-27 11:20:41
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行业分类-物理装置-一种测量黑腔中心处时间演化驱动辐射流的测量系统.zip
2021-08-21 09:33:56
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