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进化算法: 国家自然科学基金资助项目:本书介绍了进化算法，包括遗传算法、遗传规划、进化策略、进化规划四种方法，并讲述了它们的基本知识、基本理论及实施技术。; 云庆夏编著; 关键词：最优搜索

SADE自适应差分进化算法: 本发明SADE自适应差分进化算法，步骤一：设置参数，用户需要设置种群大小、迭代次数、个体数目及范围，需要优化的函数；步骤二：初始化种群，根据用户定义的种群大小、个体数目及范围初始化种群；步骤三：计算种群适应度值；步骤四：...; 汪思梦

细胞型膜进化算法求解旅行商问题: 2024年; 结合细胞型膜进化算法探索解决旅行商问题的方法.首先构建一个细胞型膜结构模型,利用膜系统的极大并行性,在基本膜中通过混合粒子群算法初始化种群.然后,通过膜进化算法的分裂、融合、溶解和修复算子,迭代地优化路径的全局最优解.最后,根据每个基本膜的适应度,选取适应度值最大的膜作为旅行商问题的解.在实验中,将该算法应用于多个实例,并与传统的粒子群算法和遗传算法等进行比较.实验结果表明,该算法在求解旅行商问题方面表现出更好的收敛性和搜索能力,显著提高了求解效果.; 周桃静许家昌; 关键词：TSP 混合粒子群算法

基于改进的差分进化算法求解SWMP问题: 2024年; 需求侧响应可以为电网带来可观的收益,计及需求响应的电力系统经济调度优化方法研究成为国内外学者的关注的课题。提出了一种可以用于解决计及需求侧响应的电力系统经济调度问题的基于随机黑洞模型的差分进化算法(sequence-based differential evolution hole,S-DEH),该算法基于原始的差分进化算法结合随机黑洞模型,对初始序列敏感性高,稳定可靠,计算量小,能够针对不同的问题选择最佳的控制参数,能够减少人为的操作失误和调整优化算法参数所需要的时间,具有很高的求解效率。同时所采用的演算模型为计及需求侧响应的求解电力系统的单时段的社会效益最大化问题(social welfare maximization problem,SWMP),以验证算法的性能,并通过求解多时段的SWMP优化调度问题验证了算法在处理高维度复杂优化问题时仍能保持高效的性能。; 罗翠云冯源李凌李佩杰梁振成阳育德宁阳天李滨朱敦麟; 关键词：自适应差分进化算法电力系统经济调度需求侧管理

改进差分进化算法的AGV路径规划研究: 智慧物流以及智慧仓储快速发展,仓储AGV作为智能物流仓储中的重要设备不断发展。差分进化算法因其出色的全局优化性能、高度的适应性和易于实施的特点,已经成为AGV路径规划领域的一种高效工具,能显著提升AGV在复杂和动态环境下...; 车嘉程; 关键词：路径规划差分进化算法

基于差分进化算法的传声器阵列优化方法: 基于差分进化算法的传声器阵列优化方法，属于监测领域。包括采用传声器阵列的指向性和方向图来表述传声器阵列的性能，分析传声器阵列性能，得到阵列响应图谱；确定所述传声器阵列的模型结构；运用改进差分进化算法，对传声器阵列优化变量...; 范丽君郁嘉毅李准吴宗异施开发陈冠朱洪志

基于双重经验结合的自适应差分进化算法: 2024年; 针对传统差分进化算法在解决复杂优化问题时性能不足的问题,提出了一种双重经验结合的自适应差分进化算法,该算法提出了基于个体经验和集体经验结合的参数自适应机制.在该机制中,每个个体都有自己的缩放因子和杂交概率,并且个体同时利用自身经验和多个成功个体的集体经验来自适应地更新参数值.该机制不仅很好地利用了个体自身的演化信息,还结合了集体的有益信息,有利于生成优秀个体,提高算法性能.此外,自适应差分进化算法设计了一种新的带外部存档的变异策略,该变异策略引入了一个调整变异策略贪婪性的参数,这个参数在进化过程中随着函数评价次数的增加而动态变化,自适应地调整变异策略在不同进化阶段的贪婪性,较好地平衡了算法的勘探和开采,进而提高算法性能.在CEC2017基准集上对算法进行数值实验,并将自适应差分进化算法与多个改进的差分进化算法进行了比较.实验结果表明:自适应差分进化算法取得了较好的求解结果,并在整体上优于其他算法.; 郭肇禄向传娇杨火根杨火根; 关键词：差分进化

一种基于进化算法改进的粒子滤波定位算法: 本发明涉及机器人定位算法技术领域,具体是公开一种基于进化算法改进的粒子滤波定位算法，算法过程如下：加载全局地图初始化；进行粒子传播；计算每个粒子的权值并分类；保留权值高的粒子，权值低的粒子进行遗传变异；判断当前新的粒子群...; 李洪朱晨亮刘宗茂成仕强黄维邹炯斌林海林业桂

基于多自适应算子的改进差分进化算法被引量：1: 2024年; 差分进化(DE)算法是一种原理简单且性能优良的智能算法。因其涉及参数较少、计算结果精确性较高、鲁棒性较强,在实际应用中被广泛使用。但DE算法容易陷入局部最优解,且种群变异速度与结果依赖于变异和交叉参数设置。因此,文中提出一种自适应改进差分进化算法,通过控制初始化种群和自适应参数,有效提升了算法的寻优能力。将该算法在十一个测试函数上进行测试,并与四种具有代表性的算法(CLPSO、DE、jDE、SDE)进行比对,结果表明,该算法在问题求解准确度上具有优势,并显示出了较好的鲁棒性。; 徐王颖于小兵; 关键词：差分进化自适应变异

基于差分进化算法的瞬变电磁一维反演: 2024年; 实际采集的瞬变电磁数据包含电磁感应和激发极化效应,如何准确提取电阻率和极化率信息是电性源瞬变电磁数据处理的关键。首先,基于Cole⁃Cole复电阻率模型实现有限长电性源瞬变电磁法一维正演,在此基础上提出一种基于差分进化算法的电性源瞬变电磁一维反演方法。然后,在传统差分进化算法的基础上引入反向学习策略及控制参数自适应调节,加快反演的收敛速度,同时在目标函数中引入约束条件,构成最小构造反演,降低反演的多解性。最后,基于典型的三层地电模型和复杂多层模型进行理论模型测试,反演结果可有效恢复模型的电阻率和极化率。利用实测资料进行反演,反演得到的电阻率与OCCAM反演电阻率基本一致。在此电阻率约束的基础上,进一步反演得到极化率信息。反演结果准确地提取了实测数据中的电阻率信息,得到了地下介质的极化率分布,证明了算法的准确性和适用性。; 王少杰周磊谢兴兵毛玉蓉程见中严良俊; 关键词：一维反演自适应差分进化算法电阻率极化率瞬变电磁

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