说明:基于多种群的遗传算法目标函数优化,达到最优的收敛速率。
说明:DE 算法主要用于求解连续变量的全局优化问题,其主要工作步骤与其他进化算法基本一致,主要包括变异(Mutation)、交叉(Crossover)、选择(Selection)三种操作。算法的基本思想是从某一随机产生的初始群体开始,利用从种群中随机选取的两个个体的差向量作为第三个个体的随机变化源,将差向...
说明:在日益复杂的现实问题促使计算机科学家寻找efficientproblem解决方法。基于进化计算和群intelligenceare自然启发的解决方案技术的优秀实例的启发式。受社会蜘蛛的启发,我们提出了一种新的社会蜘蛛算法来解决全局优化问题。该算法主要是基于社会性蜘蛛的捕食策略,利用振动对蜘蛛网来确定猎...
说明:采用一种量子粒子群算法来对RBF网络进行优化
说明:扇形传感器区域覆盖优化的虚拟力导向粒子群算法
说明:介绍了粒子群模拟退火算法在函数优化中的应用