为了应对复杂优化问题的高维、大规模、多类变量混合、强约束、多极小、多目标、动态与不确定等诸多求解难点, 协同进化已成为改善进化算法性能的有效途径. 对此,分别从种群协同、个体协同、算法协同、操作协同、参数协同、策略协同、人机协同等方面, 对协同进化算法的代表性研究进展给予了综述, 重点总结了协同进化的机制和算法设计, 并介绍了协同进化算法在若干领域的应用, 最后指出了有待于进一步研究的若干方向和内容.
2022-01-25 11:00:33
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基于遗传算法的进化聚类图像分割目标函数：使用距离度量测量的簇内距离图像特征：3个特征（R，G，B值） 它还包含一个基于矩阵的示例，输入样本大小为 15 和 2 个特征
2022-01-17 13:23:56
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通过定义反转算子, 对人工狼位置和智能行为重新进行整数编码设计, 并结合概率近邻初始化方法, 提出一种求解旅行商问题的离散狼群算法. 该算法保留了狼群算法基于职责分工的协作式搜索特性, 并较好地平衡了算法的广度开拓和深度开采能力. 采用C-TSP 问题和TSPLIB 数据库中的多组TSP 问题作为实验用算例, 并将所提出算法与其他5 种智能优化算法进行对比, 仿真结果表明, 所提出算法在求解准确率、稳定性和所需迭代次数等方面具有相对优势.
2022-01-16 17:02:39
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提出一种改进差分进化算法求解混合整数非线性规划问题。该算法利用同态映射方法，解决差分进化算法无法直接处理整数决策变量问题；提出改进的自适应交替变异算子，提高算法的搜索性能；提出一种自适应保留不可行解的方法处理约束条件，并对差分进化算法的选择算子进行改进，提出一种直接处理约束条件的新选择算子。六个常用的混合整数非线性规划问题的实验结果表明了该方法的有效性和适用性。
2022-01-09 14:33:53
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