佳点集是一种有效的、能够均匀选点的方法，与随机方法相比，利用佳点集方法取点能够更均匀地分布在搜索空间中。利用佳点集产生初始种群的具体原理详见文献[1]。
[1] 陈义雄, 梁昔明, 黄亚飞. 基于佳点集构造的改进量子粒子群优化算法[J]. 中南大学学报(自然科学版), 2013, 44(4): 1409-1414.
2022-04-26 19:05:59
510B
混沌映射sin映射初始化种群，与标准pso求解sphere函数，精度更好
2022-01-26 14:42:47
2KB
1
传统的遗传算法求解VRP时，初始种群多半采取随机生成法形成染色体方案，以致于迭代开始就可能形成许多不可行的方案，要进行大量的计算后才能得到优化的方案，这在很大程度上降低了算法的运算效率。论文提出的遗传编码策略，对初始种群给予基于知识型启发策略，使得初始种群一开始就表现为一种较优的状态。
2022-01-06 16:05:28
346KB
1
针对差分进化算法易出现早熟现象和收敛速度慢等问题, 提出一种具有人工蜂群搜索策略的差分进化算
法. 利用人工蜂群搜索策略很强的探索能力, 对种群进行引导以帮助算法快速跳出局部最优点. 此外, 为了提高算法
的全局收敛速度, 采用一种基于反学习的初始化方法. 通过对12 个标准测试函数进行仿真实验并与其他算法相比较,
表明了所提出的算法具有较快的收敛速度和很强的跳出局部最优的能力.
2021-12-10 15:18:59
182KB
1