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基于IGD^(+)指标的两阶段选择高维多目标进化算法 被引量:1
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作者 张伟 刘建昌 +2 位作者 刘圆超 郑恬子 杨婉婷 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期801-816,共16页
针对在高维空间下多目标进化算法难以维持种群收敛性和多样性平衡的问题,本文提出一个基于IGD^(+)指标的两阶段选择高维多目标进化算法(MaOEA–ITS).在第1阶段,算法基于IGD^(+)指标选择收敛性良好的精英个体,其所需的参考点通过引入切... 针对在高维空间下多目标进化算法难以维持种群收敛性和多样性平衡的问题,本文提出一个基于IGD^(+)指标的两阶段选择高维多目标进化算法(MaOEA–ITS).在第1阶段,算法基于IGD^(+)指标选择收敛性良好的精英个体,其所需的参考点通过引入切割平面截距法构建.在第2阶段,MaOEA–ITS使用模糊c均值算法对参考向量进行聚类,聚类后的参考向量引导种群分解策略对剩余个体进行环境选择,从而维持种群的多样性.另外,为了保护能够提高种群多样性的极值解,本文提出一个参考点分布自适应策略.最后,通过仿真实验来验证MaOEA–ITS的有效性和优越性. 展开更多
关键词 高维多目标优化 IGD^(+)指标 两阶段选择策略 参考点分布自适应策略 种群分解策略 进化算法
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Exact Solutions of Fractional-Order Biological Population Model 被引量:13
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作者 A.M.A.El-Sayed S.Z.Rida A.A.M.Arafa 《Communications in Theoretical Physics》 SCIE CAS CSCD 2009年第12期992-996,共5页
In this paper, the Adomian's decomposition method (ADM) is presented for finding the exact solutions of a more general biological population models. A new solution is constructed in power series. The fractional der... In this paper, the Adomian's decomposition method (ADM) is presented for finding the exact solutions of a more general biological population models. A new solution is constructed in power series. The fractional derivatives are described in the Caputo sense. To illustrate the reliability of the method, some examples are provided. 展开更多
关键词 biological populations model fractional Calculus decomposition method Mittag-Leffier function
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基于自适应参考向量和参考点的高维多目标进化算法 被引量:1
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作者 覃灏 李军华 +1 位作者 黎明 徐三水 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期759-767,共9页
研究表明,现有的多目标进化算法在处理具有不同Pareto前沿的优化问题时难以有效平衡种群的收敛性与多样性.鉴于此,提出一种基于自适应参考向量和参考点的高维多目标进化算法(adaptive reference vector and reference point based many-... 研究表明,现有的多目标进化算法在处理具有不同Pareto前沿的优化问题时难以有效平衡种群的收敛性与多样性.鉴于此,提出一种基于自适应参考向量和参考点的高维多目标进化算法(adaptive reference vector and reference point based many-objective evlolutionary algorithm, ARVRPMEA). ARVRPMEA主要利用种群稀疏性自适应调整参考向量和参考点以提高种群多样性,首先,生成均匀分布的参考向量子集和参考点子集,并利用该参考向量子集分解种群;然后,根据规模最大子种群中解的分布情况生成新的参考向量和参考点,直至满足参考向量集和参考点集规模;最后,为进一步提高种群收敛性,该算法结合指标进行环境选择以保存收敛性较高的个体进入下一代种群.实验结果表明, ARVRP算法在求解具有不同Pareto前沿的问题方面具有良好的性能. 展开更多
关键词 进化算法 高维多目标进化算法 自适应参考向量和参考点 分解种群
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Analysis of a stochastic model for algal bloom with nutrient recycling
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作者 Xuehui Ji Sanling Yuan Huaiping Zhu 《International Journal of Biomathematics》 2016年第6期59-85,共27页
In this paper, the dynamics of a stochastic model for algal bloom with nutrient recy- cling is investigated. The model incorporates a white noise term in the growth equation of algae population to describe the effects... In this paper, the dynamics of a stochastic model for algal bloom with nutrient recy- cling is investigated. The model incorporates a white noise term in the growth equation of algae population to describe the effects of random fluctuations in the environment, and a nutrient recycling term in the nutrient equation to account for the conversion of detritus into nutrient. The existence and uniqueness of the global positive solution of the model is first proved. Then we study the long-time behavior of the model. Conditions for the extinction and persistence in the mean of the algae population are established. By using the theory of integral Markov semigroups, we show that the model has an invari- ant and asymptotically stable density. Numerical simulations illustrate our theoretical results. 展开更多
关键词 Stochastic nutrient-algae model ItS's formula stochastic stability integralMarkov semigroup stationary distribution.
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