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借鉴罚函数法思想,将建立在Gauss网络的单变量边缘分布算法应用于非线性约束优化问题,提出的新算法突破了传统基于约束保持法或可行规则法的约束处理.且单变量边缘分布是基于搜索空间的宏观层面的进化方法,具备更强的全局搜索能力和更高的收敛率,从而为约束问题的求解提供了一种新的途径. 相似文献
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研究多目标离散物流选址问题,根据所提问题的特点,建立模型,并根据模型的特点设计了一个有效的微粒群优化算法.最后通过实例验证了算法的有效性. 相似文献
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夏桂梅 《山西广播电视大学学报》2004,9(6):45-46
通过对第二重要极限的表现形式及特征的研究分析,得出了它的一些推广定理,并给予证明。同时得到了一些容易掌握的应用技巧。 相似文献
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提出一种与Powell算法相结合的新型改进微粒群算法——Powell-PSO.改进算法将粒子的搜索过程分为两阶段,第一阶段,将标准微粒群算法的速度公式加以改进进行搜索;第二阶段,将第一阶段的最后一代粒子作为Powell算法的初始点,让Powell算法与PSO算法交替进行.这样既克服了微粒群算法陷入局优的缺点,也大大提高了算法的求解精度,同时提高了收敛速度并保持了微粒的多样性.仿真结果表明：与标准微粒群算法相比,Powell-PSO具有较高求解精度和较强寻优能力,并且不论是对单峰还是多峰函数都能取得较好的优化效果. 相似文献
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