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改进的动态灰狼优化算法 Research Articles
张小青1,2,张玉叶1,明正峰2
《信息与电子工程前沿(英文)》 2021年 第22卷 第6期 页码 887-890 doi: 10.1631/FITEE.2000191
采用内点算法的灰狼优化程序阵列纠错 None
Shafqat Ullah KHAN, M. K. A. RAHIM, Liaqat ALI
《信息与电子工程前沿(英文)》 2018年 第19卷 第9期 页码 1191-1202 doi: 10.1631/FITEE.1601694
基于竞争的二进制多目标灰狼算法的快速紧凑天线拓扑优化 Research Article
董健,袁霞,王蒙
《信息与电子工程前沿(英文)》 2022年 第23卷 第9期 页码 1390-1406 doi: 10.1631/FITEE.2100420
一种新型灰狼优化算法及其在5G频率选择表面设计中的应用 Research Article
何志豪1,2,3,晋刚1,2,3,王英俊1,2,3
《信息与电子工程前沿(英文)》 2022年 第23卷 第9期 页码 1338-1353 doi: 10.1631/FITEE.2100580
林剑艺,程春田,顾妍平,武新宇
《中国工程科学》 2007年 第9卷 第10期 页码 80-82
提出求解水库优化调度问题的Pareto强度值SCE-UA算法,该方法将水库优化调度的约束优化问题转换成两个目标函数的无约束优化问题,一个为原问题的目标函数,另一个为违反约束条件的程度函数;对上述两个目标函数组成的向量个体,利用Pareto 优于关系和个体Pareto 强度值概念,实现个体的优劣比较和群体的优劣排序,在此基础上使用 SCE-UA算法求解。这种算法不需要人工处理罚函数,具有较强的通用性、稳定性及更好的搜索性能。
钟登华,熊开智,成立芹
《中国工程科学》 2003年 第5卷 第9期 页码 22-26
遗传算法是通过对样本中个体的不断改进来寻找各类问题的最优解。由于标准遗传算法(SGA)存在收敛性及个体适应度求解方面的困难,在研究中,通过对SGA中遗传算子改进,特别是对选择算子的改进,提出了一种改进遗传算法(AGA),并将它应用于水库优化调度中。改变通常以水位变化序列为基础的遗传算法编码方案,通过数组存储水库库容状态,并以各库容状态对应的数组下标为基础进行遗传算法编码,通过实例,表明AGA对水库优化调度问题具有良好的适应性,同时结合数组存储理论的遗传算法编码方法简化了水库优化调度遗传算法的实现过程
高尚,杨静宇
《中国工程科学》 2006年 第8卷 第11期 页码 94-98
经典的粒子群是一个有效的寻找连续函数极值的方法,结合遗传算法的思想提出的混合粒子群算法来解决背包问题,经过比较测试,6种混合粒子群算法的效果都比较好,特别交叉策略A和变异策略C的混合粒子群算法是最好的且简单有效的算法对于目前还没有好的解法的组合优化问题,很容易地修改此算法就可解决。
董前进,曹广晶,王先甲,戴会超,赵云发
《中国工程科学》 2010年 第12卷 第1期 页码 81-85
介绍了粒子群算法的标准算法及流程,探讨了粒子群算法在水库优化调度、水电站经济运行、参数优选等水文领域中的研究成果和存在的问题,指出未来应该加强粒子群算法改进机理和收敛性能的研究,并与其他算法技术相比较、结合,拓展其在水文科学领域的应用范围,为解决水文领域中大量优化问题提供新途径。
廖莉,林家恒,张承慧
《中国工程科学》 2002年 第4卷 第9期 页码 54-58
网络设计问题的一种代理模型优化算法 Article
Meng LI, Xi LIN, Xi-qun CHEN
《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第11期 页码 1693-1704 doi: 10.1631/FITEE.1601403
一种改进的果蝇优化算法及其在旅行商问题求解中的应用 Article
Lan HUANG, Gui-chao WANG, Tian BAI, Zhe WANG
《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第10期 页码 1525-1533 doi: 10.1631/FITEE.1601364
海豚群算法 Article
Tian-qi WU,Min YAO,Jian-hua YANG
《信息与电子工程前沿(英文)》 2016年 第17卷 第8期 页码 717-729 doi: 10.1631/FITEE.1500287
关键词: 仿生算法;海豚;优化
基于TLBO算法的不确定性条件下复杂产品协同设计的可靠性拓扑优化
洪兆溪, 蒋翔宇, 冯毅雄, 田钦羽, 谭建荣
《工程(英文)》 2023年 第22卷 第3期 页码 71-81 doi: 10.1016/j.eng.2021.06.027
标题 作者 时间 类型 操作