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将遗传算法的变异思想巧妙引入粒子群算法中改进粒子群算法寻优性能

于 2022-12-04 发布 文件大小:7.25 kB
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代码说明:

应用背景对于智能计算、优化理论方面,遗传算法和粒子群算法都属于现代仿生类优化算法,但是两者还是存在差异,遗传算法的核心在于变异和交叉,粒子群算法的核心在于个体寻优和群体寻优之间取平衡。通常研究者机械地将将两种算法结合起来,使得程序复杂,运行时间偏长,本程序以粒子群算法为主,巧妙地将遗传算法的变异思想引入粒子群算法,这一简单改进却可以大大提高粒子群算法的性能。但是,注意 引入随机数时的阈值 需要反复试验确定,目前这个程序没有做到阈值自适应。关键技术将遗传算法的变异思想 巧妙引入 粒子群算法 中改进粒子群算法寻优性能,使得寻优速度更快,当测试复杂高维的benchmark时,也更加接近最优值

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  • 遗传
    应用背景用于智能计算,分析调度等。最典型的就是解决tsp问题和背包问题。算法已经很成熟了,请大家放心使用,此代码只用于学习,不能用于商业用途,如果要用于商业用途请于作者联系。谢谢使用。关键技术 遗传算法模拟生物进化论来实现算法的优化。如,算法要随机的产生种群,然后种群就会像生物一样繁衍,它要进行遗传,自然选择,基因突变等方式产生更优秀的下一代种群。为了防止算法陷入局部最优解,所以算法要进行变异操作。详情可以联系我。希望大家可以多多交流。
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    2022-01-25 16:56:16下载
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