排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 31 毫秒
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提出一种新的全局集成优化算法(Powell-DE算法)．该算法在差分进化算法中引入具有强局部搜索能力的Powell算法，克服了DE算法收敛慢且易陷入局部最优等缺陷，几个典型测试函数的仿真实验和比较，验证了新算法的有效性，体现了新算法的优越性；然后，Powell-DE算法被用于基于LSSVM模型的蒸发过程出料溶液NK的浓度的软测量中，并与其它2种方法的比较，现场工业数据验证表明新模型体现出了更好的跟踪性能且精确度高，能够完全应用于出料溶液NK的浓度的在线预测. 相似文献
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提出了一种改进的混沌粒子群优化混合算法.该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化,并且将混沌变异操作引入其中,加强算法的局部搜索能力.通过对3个标准函数进行测试,仿真结果表明该算法与差分进化粒子群优化（DEPSO）算法相比,全局搜索能力和抗早熟收敛性能大大提高. 相似文献
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