柯西变异相关论文
针对哈里斯鹰优化算法收敛精度低、易于早熟收敛、全局搜索与局部开发不平衡的问题,提出一种融合多策略的哈里斯鹰优化算法。利用......
针对于原始帝王蝶优化算法易陷入局部最优解、收敛性不好等问题，提出变异反向学习的自适应帝王蝶优化算法。将遗传算法的变异思想与......
针对麻雀搜索算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题，提出一种自适应变异麻雀搜索算法（AMSSA）。首先，通过猫映射混沌序列......
针对综合学习算法（Comprehensive learning particle swarm optimization,CLPSO）在解决全局优化问题时精度不高且收敛速度慢的问题,......
为能够快速规划出一条安全可靠的无人机三维航迹，本文提出了基于柯西变异麻雀搜索算法（CMSSA）的无人机三维航迹规划新方法。相比于麻......
针对传统麻雀搜索算法在算法搜索后期种群多样性减少，导致收敛精度不足与易陷入局部最优解等问题，提出一种改进麻雀搜索算法（Improved......
针对标准学生心理优化算法（SPBO）的不足，分析了学生学习心理特征，提出采用混合策略的改进学生心理优化算法（HSSPBO）。首先，以学生考试总分......
磁声发射(MAE)是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号,在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用.针对MAE信号非稳态、复杂......
针对麻雀搜索算法(SSA)在寻优后期出现能力不足、种群多样性损失、易落进局部极值现象,造成SSA算法收敛速度慢、探索能力不足等问......
针对鸡群算法在处理高维问题时易陷入局部最优、致使算法稳定性降低,对其进行改进并应用到配网的无功优化中.引入反向学习对种群初......
针对哈里斯鹰算法(HHO)很难在探索和开发之间取得平衡,且易陷于局部最优和种群低多样性等问题,本文提出一种基于混沌透镜成像学习......
随着社会的快速发展和科技的进步,以无人机为代表的智能无人设备在军事和民用领域中发挥了重要作用,但当前无人机的自主飞行能力尚......
传统蝗虫优化算法在处理优化问题时依然存在收敛速度慢、易陷入局部最优的不足.为此,提出了融合混沌映射和柯西变异机制的非线性蝗......
针对骆驼算法(Camel Algorithm,CA)在执行效率低及易陷入局部最优停滞等问题,提出了改进的骆驼算法(Modified Camel Algorithm,MCA......
针对克里金插值算法中变差函数拟合曲线误差过大、插值精度低等问题.通过基于线性动态变化因子结合柯西变异粒子群算法对变差函数......
为解决产品设计中协作设计众包任务优化分配问题,建立了一个子任务对设计者匹配满意和设计者对子任务匹配满意的多目标优化模型,并......
针对约束优化问题,提出一种改进元胞遗传算法。将自适应ε约束处理技术与元胞遗传算法结合,对于自适应ε约束处理技术中的截断进化......
为解决无人机航迹规划中粒子群算法(PSO)易陷入局部极值和收敛速度慢的难题,提出了一种基于自适应柯西变异粒子群(ACMPSO)的无人机......
精确的短期电力负荷预测对电力系统的调度与调峰等有着重要的影响。为了提高预测精度提出了基于改进麻雀搜索算法(improved sparro......
光伏发电输出功率波动对电网产生的影响一直是光伏并网发电的一个重要问题,光伏电站发电功率进行短期精确预测,对于光伏电站的功率......
针对烟花算法收敛速度慢和求解精度不高,论文提出了一种改进烟花算法——带柯西变异的自学习改进烟花算法.改进算法用全局搜索能力......
脑脊液细胞数量少、种类多、形态各异,常用于中枢神经系统感染性疾病、脑血管疾病、脑膜白血病、肿瘤和其它免疫性疾病的鉴别与诊......
为解决基本哈里斯鹰算法(Harris hawks optimization,HHO)易陷入局部最优和收敛精度低的问题,提出多策略优化的哈里斯鹰优化算法(M......
粒子群优化算法是一种新型启发式智能优化算法,它运行速度快,收敛性强,但是容易陷入局部极值。为了克服粒子群算法的早熟收敛现象,......
由于位置更新公式存在局部开发能力较强而全局探索能力较弱的缺陷,导致蝗虫优化算法(GOA)易陷入局部最优以及早熟收敛,对此,提出一......
聚类分析是一种无监督的机器学习方法,可以在没有规则库的情况下,通过未标识数据集建立异常检测模型,因此在异常检测领域占有重要......
随着科技的发展,传统的优化算法求解最优问题存在局限性,智能优化算法给优化问题的求解提供了新思路。粒子群算法是模拟生物群体行......
粒子群算法(PSO)和人工蜂群算法(ABC)是应用较广泛的两种群智能算法,特别是人工蜂群算法是2005年才提出来的.而多目标优化问题存在......
花朵授粉优化算法是由剑桥大学的Yang提出的新型群智能优化算法,该算法已成功应用于传感器布局、能源混合动力系统风电并网等方面,......
当永磁同步电机的工作环境和工作任务发生改变时,被控对象的模型会出现较大的变化;由于每次模型改变都要对控制器的参数进行调整,......
针对超超临界机组负荷系统因耦合度高导致的建模困难问题及基本粒子群算法存在的缺陷,提出了一种用于负荷系统建模的改进粒子群算......
针对粒子群算法用于无功优化问题求解时存在早熟收敛,易陷入局部最优的现象,提出了基于柯西变异的自适应混沌粒子群算法。该算法在......
为了求解带有条件风险价值(CVaR)约束的均值-方差模型,提出一种基于广义学习和柯西变异的粒子群算法(CCPSO).在CCPSO算法中,为了提......
针对电动汽车路径规划问题,创新性提出一种改进飞蛾算法进行求解.首先考虑道路拥挤性,将电池能耗作为约束条件,建立行驶总时间最小......
针对人工蜂群算法容易陷入局部最优的缺陷,提出一种自适应柯西变异人工蜂群算法.该算法引入自适应因子来扩大蜂群的搜索范围,并利......
针对传统免疫网络动态优化算法局部寻优能力弱、寻优精度低及易早熟收敛的缺点,提出一种求解动态优化问题的免疫文化基因算法。基......
只采用单一变异算子的进化规划算法在解决优化问题时,不能兼顾全局探索和局部搜索能力.本文提出柯西+混沌变异和柯西+高斯变异两类......
摘要：针对几个高维函数优化进行了研究，提出一种混合智能算法。借鉴人口迁移算法的进化体制，精简了算法步骤；鉴于云模型的云滴在随机中......
在简单分析了BP网络的缺陷以及应用遗传算法来优化网络权值存在的不足之后,采用了一种免疫克隆算法对BP网络的权值进行优化,并对算......
为了减少机器人点对点工作路径长度,提出了个体动态细化分工花授粉算法的路径规划方法。以花授粉算法为基础,将花粉按照适应度划分......
冷热电联供型微网对实现能源可再生发展和构建低碳社会有着重要意义,针对内部设备种类众多和复杂的能量耦合关系带来的系统经济性......
在具有多层学习机制的免疫优化算法中,变异因子的选择概率对算法的有效性起着至关重要的作用.如果选择不够合理,将导致算法容易陷......
为了加快蝙蝠算法的收敛速度并提高寻优精度,提出一种基于动态自适应权重和柯西变异的蝙蝠优化算法。该算法在速度公式中加入了动......
