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求解六峰值驼背函数优化问题的热力学演化算法
被引量:
2
1
作者
王轩
李元香
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第1期168-170,共3页
作为计算智能关键技术的演化计算,因其在对复杂和非线性问题的求解中表现出良好的适应性、并行性、鲁棒性等众多优点,受到众多领域专家学者的广泛关注。在综合国内外演化计算研究现状的基础上,基于热力学中的自由能极小化原理,设计了一...
作为计算智能关键技术的演化计算,因其在对复杂和非线性问题的求解中表现出良好的适应性、并行性、鲁棒性等众多优点,受到众多领域专家学者的广泛关注。在综合国内外演化计算研究现状的基础上,基于热力学中的自由能极小化原理,设计了一个全新的热力学演化算法,并通过对于六峰值驼背函数优化问题求解的数值试验,测试了热力学演化算法的优良性能,试验结果表明了热力学演化算法求出的解比一般演化算法求出的解更加接近于全局最优。
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关键词
热力学演化算法
六峰值驼背函数优化问题
收敛性和多样性
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职称材料
题名
求解六峰值驼背函数优化问题的热力学演化算法
被引量:
2
1
作者
王轩
李元香
机构
华中师范大学信息技术系
武汉大学软件工程国家重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第1期168-170,共3页
基金
国家自然科学基金项目(60473014)
文摘
作为计算智能关键技术的演化计算,因其在对复杂和非线性问题的求解中表现出良好的适应性、并行性、鲁棒性等众多优点,受到众多领域专家学者的广泛关注。在综合国内外演化计算研究现状的基础上,基于热力学中的自由能极小化原理,设计了一个全新的热力学演化算法,并通过对于六峰值驼背函数优化问题求解的数值试验,测试了热力学演化算法的优良性能,试验结果表明了热力学演化算法求出的解比一般演化算法求出的解更加接近于全局最优。
关键词
热力学演化算法
六峰值驼背函数优化问题
收敛性和多样性
Keywords
thermodynamics evolutionary algorithm
six-hump camel back function optimization problem
convergence and diversity
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
求解六峰值驼背函数优化问题的热力学演化算法
王轩
李元香
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009
2
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