针对标准粒子群算法(PSO)全局与局部搜索能力相互制约的缺点,提出一种带有独立局部搜索机制、多区域搜索策略和渐近收敛能力的新型PSO算法(ILS-PSO).设计新的简化参数的全局搜索公式、非劣解邻域局部搜索公式和当前最优解邻域深度搜索公式,使算法具备独立的全局与局部搜索能力.通过参数xi$和\lambda$ 协调算法的全局与局部搜索能力,以实现算法的多区域搜索和渐近式收敛.典型函数及其偏移函数的对比测试结果表明,ILS-PSO算法具有良好的优化性能,其综合性能优于其他对比算法.
2023-04-13 14:13:23
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现实生活中，若要建立新的超市、工厂、医院等公共基础设施，面临的一个首要问题即为选址问题。针对某大学城超市的选址问题，用改进的进化规划算法对此问题进行求解，给出了可行方案，为决策提供了依据。
2022-05-07 09:58:05
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设计了一种新的求解均匀分布的Pareto最优解集的多目标进化算法(MOEA),其主要的特点是使用了一种新的个体适应值的计算方式,方法是通过群体中某一个体与群体的最优非劣解集的最小距离来刻画个体的适应值的。算法还结合了遗传算法中的精英策略以及NSGA-Ⅱ中的拥挤距离[12],提高了非劣解向Pareto最优前沿收敛的速度,并且保证了Pareto最优解集的多样性。仿真结果表明,算法不仅能够获得分布良好的Pareto最优前沿,而且能够极大地简化计算,减少了算法的运行时间,其计算复杂度为ο(mn2)(m表示的是目标函数的个数,n是种群的规模)。
2021-10-14 19:54:44
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