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基于胞腔排除双种群遗传算法的泵站优化调度北大核心CSCDCSTPCD
作者：廖莉张承慧林家恒李洪斌
发表期刊：控制理论与应用 2004年1期
关键词：优化调度遗传算法胞腔排除双种群泵站
摘要：泵站优化调度是保证整个水工业系统高效运行的关键因素之一.在提出用指数曲线精确拟合水泵性能曲线的基础上,以泵群轴功率最小作为目标函数,以供水指标和水泵高效区为约束条件,建立了泵站优化调度问题的数学模型.结合实际工程水泵切换次数最少的要求,提出了一种工程实用的胞腔排除双种群遗传算法进行模型求解.该算法借助胞腔和胞腔排除得到的有效胞腔作为水泵并联运行的有效组合方案,并在各有效胞腔内采取全局搜索与局部搜索相结合的双种群搜索策略得到各泵负荷分配…查看全部>>
基于双种群鲨鱼优化算法的自抗扰机械臂轨迹跟踪北大核心CSTPCD
作者：吴敏徐兴雷尚猛
发表期刊：计算机应用与软件 2021年6期
关键词：鲨鱼优化算法自抗扰参数整定双种群位置废弃机械臂
摘要：针对自抗扰控制器耦合参数过多,传统经验整定法难以整定的问题,提出一种改进的鲨鱼优化算法对参数进行在线整定.通过自适应控制因子、双种群寻优、位置废弃等策略改善传统鲨鱼优化算法易陷入局部最优和开发勘探能力不平衡的缺陷.将整定后的自抗扰控制器对机械臂进行轨迹跟踪实验.实验结果表明,优化后的自抗扰控制器有效降低了轨迹跟踪误差,提高了控制精度和抗扰动能力.
基于粒子群和差分进化算法的含分布式电源配电网故障区段定位北大核心CSCDCSTPCD
作者：周湶郑柏林廖瑞金李剑马小敏徐智
发表期刊：电力系统保护与控制 2013年4期
关键词：粒子群差分进化混合算法双种群分布式电源多重故障定位
摘要：　　配电网中引入分布式电源将导致传统的故障区段定位方法不再适用。通过构建新的开关函数，提出了基于二进制混合算法的配电网故障区段定位方法。该方法可动态适应分布式电源的投切，在进行多重故障定位时只需确定一次正方向，利用双种群进化策略和信息交换机制实现了粒子群和差分进化算法的混合。算例分析结果表明该方法能够对含分布式电源的配电网中的单一和多重故障进行准确定位，并且具有一定的容错性和高效性。
动态学习机制的双种群蚁群算法北大核心CSCDCSTPCD
作者：YUAN Wanghuang1+YOU XiaomingLIU Sheng
发表期刊：计算机科学与探索 2019年7期
关键词：动态学习奖惩模型双种群旅行商问题
摘要：针对蚁群算法易陷入局部最优与收敛速度较慢的不足,提出了动态学习机制的双种群蚁群算法.该算法重点引入奖惩模型,奖励算子提高算法的收敛速度,惩罚算子增加种群的多样性.由SA-MMAS(adaptive simulated annealing ant colony algorithm based on max-min ant system)和MMAS(max-min ant system)两个种群合作搜索路径,蚁群间根据不同城市规模动态地进…查看全部>>
基于动态种群的双重学习粒子群优化算法
作者：刘天元王文丰包学才韩龙哲徐灯董健华方宗华
发表期刊：南昌工程学院学报 2020年1期
关键词：粒子群优化算法双种群动态种群
摘要：粒子群算法的全局勘探能力和局部开发能力的不协调往往会导致算法收敛不精、陷入早熟.针对上述问题,提出了基于动态种群的双重学习粒子群优化算法(DP-DLPSO).首先将粒子种群划分为勘探子种群和开发子种群,让两个子种群以不同的学习机制引导粒子运动,粒子处于寻优期间时,子群体间无信息交流,如果开发种群陷入局部最优也不会影响到勘探种群的寻优能力;其次,采用动态种群思想,勘探种群将会把好的粒子输送到开发种群中去,增加开发种群中有效解的几率,提高…查看全部>>
利用双种群遗传算法进行数值试井自动拟合北大核心CSTPCD
作者：吴明录姚军王子胜张凯
发表期刊：油气地质与采收率 2007年2期
关键词：遗传算法自动拟合双种群数值试井试井解释
摘要：遗传算法以随机化技术为指导,通过对整个解空间的高效搜索而得到全局最优解,当解空间较大时,常规遗传算法难以同时保证搜索速度和最优解的精度.针对这种缺陷提出了应用双种群遗传算法,即利用具有不同搜索策略的2个种群进行联合搜索,既保证了最优解的精度,又提高了搜索速度,将其应用于数值试井自动拟合解释,比常规遗传算法能节省50%以上的计算时间.
一种改进的网络选播路由算法北大核心CSCDCSTPCD
作者：徐海徐涛
发表期刊：计算机工程 2008年1期
关键词：选播路由遗传算法双种群
摘要：选播是一种新型网络服务,被IPv6规定为一种标准通信模型.用户通过一个选播地址就能访问到该地址所表示的一组服务器中离用户"最近"的一个.随着越来越多的网络应用需要选播服务支持,选播路由成为重要的研究课题.该文对选播服务和已有选播算法进行了分析,基于遗传算法思想将双种群策略引入到选播QoS路由.仿真实验表明,新算法能有效地提高网络搜索的速度,增加获得最优路径的概率,大大改善网络的服务质量.
图像关联规则挖掘研究北大核心CSCDCSTPCD
作者：雷亮汪同庆杨波
发表期刊：计算机应用研究 2009年6期
关键词：图像数据挖掘图像关联规则自适应遗传算法双种群
摘要：介绍了图像关联规则的相关概念,描述了传统的双种群遗传算法的执行过程;针对采用固定染色体交叉概率和染色体变异概率容易出现早熟、收敛速度较慢等问题,设计出了能自适应调整的染色体交叉算子和变异算子.最后将改进后的双种群遗传算法成功地运用到Landsat卫星遥感图像,实现了图像关联规则的提取,为退耕还林决策提供了有力的依据.
支持强化学习RNSGA-Ⅱ算法在航迹规划中应用北大核心CSCDCSTPCD
作者：封硕郑宝娟陈文兴张婷宇
发表期刊：计算机工程与应用 2020年3期
关键词：双种群迁徙NSGA-Ⅱ航迹规划强化学习
摘要：针对传统第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解无人机多目标三维航迹规划早熟收敛及多样性不足的局限性,提出了支持强化学习RNSGA-Ⅱ算法.设置两个独立种群分别用NSGA-Ⅱ算法独立演化,隔代在两种族之间迁徙,接着各种群进行寻优进化,根据种群多样性的变化运用强化学习算法动态地优化各种群间"迁徙"的比例参数,从而使进化过程保持种群多样性,一定程度上解决了收敛速度和全局收敛性之间的矛盾.仿真结果表明,RNS-GA-Ⅱ算法较单一N…查看全部>>
基于改进的蜂群遗传算法求解多选择背包问题北大核心CSCDCSTPCD
作者：吴迪杨欣宇王崇李卫平
发表期刊：计算机应用研究 2014年6期
关键词：多选择背包问题蜂群遗传算法双种群主动进化
摘要：多选择背包问题是组合优化中的典型NP难题之一.针对传统蜂群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出改进策略.改进的算法通过设置两个自适应变化的种群雄蜂群和雌蜂群,雄蜂群负责与蜂后交叉操作以保持种群的选择压力,雌蜂群负责自适应变异操作以保持种群多样性,蜂后则根据启发式规则主动进化以局部寻优.根据算法实现的核心思想,仿真实验结果表明,提出的改进算法可以有效避免陷入局部最优,同时通过实例也验证了算法的可行性和有效性.

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