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基于网格化拉马克学习机制的差分进化算法 被引量:5
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作者 王丛佼 王锡淮 +1 位作者 肖健梅 吴华锋 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1085-1091,共7页
引入拉马克进化理念,提出一种基于网格化拉马克学习机制的差分进化算法.该算法在网格划分机制建立起的分布式搜索框架下,采用单元格最优解保护机制、学习步长机制、解空间同仁机制和定矢变异机制组成拉马克学习模式.仿真结果表明,所提... 引入拉马克进化理念,提出一种基于网格化拉马克学习机制的差分进化算法.该算法在网格划分机制建立起的分布式搜索框架下,采用单元格最优解保护机制、学习步长机制、解空间同仁机制和定矢变异机制组成拉马克学习模式.仿真结果表明,所提算法可以充分发挥拉马克学习的局部搜索能力,又可有效避免早熟收敛,其求解精度明显优于其他比较算法.将所提算法应用于电力系统最优潮流计算问题,获得了良好的优化效果. 展开更多
关键词 拉马克主义 达尔文进 差分进算法 获得性遗传 网格化拉马克学习
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