”差分进化算法“ 的搜索结果

     本文采用基于内存的差分进化算法来解决动态约束优化问题。 该方法基于一种机制，可以根据问题的特殊特征来利用有用的过去信息。 在这种方法的基础上，采用了短期和长期记忆相结合的混合存储方案，并重用了在变化之前...

     DE是一种随机的并行直接搜索算法,它可对非线性不可微连续空间函数进行最小化,以其易用性、稳健性和强大的全局寻优能力在多个领域取得成功。

     差分进化算法是一种启发式方法，用于最优化可能的非线性和不可微的连续空间函数。通过一个广泛的测试平台，证明了新方法比许多其他著名的全局优化方法收敛得更快，且更有把握。新方法需要的控制变量少，鲁棒性好，且...

     针对差分进化算法在解决高维优化问题时易早熟收敛、求解精度低和参数设置麻烦等问题，提出一种加权变异策略动态差分进化算法（WMDDE）。为了动态平衡全局搜索与局部搜索能力，跳出局部最优，将标准差分进化算法的...

     差分进化算法由Storn和Price (1995)年提出，它是一种随机的并行搜索算法，可对非线性不可微连续空间函数进行最小化。它类似于遗传算法，主要的进化过程有变异，交叉和选择，都是从一个随机初始种群开始的。但是DE...

     尝试了新的曲线拟合方法,即运用差分进化算法,对模型函数的参数寻优,当拟合误差最小时,得到模型参数值。根据拟合好的模型函数,编写MATLAB程序绘制可选性曲线。结果表明,差分进化算法拟合的可选性曲线准确性好、曲线...

     结合一般机械约束优化问题维数不高和差分进化算法简单、高效的特点，应用差分进化算法容易求得机械约束优化问题的全局最优解。给出了2 个机械约束优化的数值实例，与已有的文献结果比较，表明新方法处理机械约束优化...

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