凌君
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：东北大学信息科学与工程学院自动化研究所更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种改进的新颖的粒子群优化算法被引量：1
- 2011年
- 针对PSO在寻优过程容易出现"早熟"现象,提出了一种基于Sobol序列的自适应变异PSO算法(SAPSO)。该算法以积分控制粒子群算法(ICPSO)为基础,使用准随机Sobol序列初始化种群个体,并在算法过程中引入基于多样性反馈的Beta分布自适应变异来保持种群的多样性,避免陷入局部最优。仿真结果表明,SAPSO算法在求解复杂优化问题时优势明显,可以有效地避免算法陷入局部最优,在保证收敛速度的同时增强了算法的全局搜索能力。
- 顾大为凌君
- 关键词：粒子群优化算法BETA分布自适应变异
- 基于减聚类的混合遗传算法
- 算法常作为全局优化工具用来解决连续和离散问题,但简单遗传算法容易出现收敛速度慢,早熟和解不稳定等情况.因此,本文提出了基于减聚类思想的混合遗传算法(HGAS),该算法运用精英保留、均匀交叉、高斯变异和减聚类算子,并引入了...
- 何大阔凌君顾大为王福利
- 关键词：GENETICCLUSTERINGRANDOMSEARCH
