排序方式： 共有3条查询结果，搜索用时 140 毫秒
1
1.
混沌的自适应和声搜索算法 总被引：1，自引：0，他引：1
和声搜索算法是一种启发式优化算法,针对现有改进的和声搜索算法(IHS)的不足,提出了一种混沌自适应和声搜索算法(CAHS)。在该算法中,首先采用混沌策略初始化种群,然后采用自适应的和声保留概率、音调调节概率和音调调节步长产生新解,每次迭代产生多个新解,充分利用和声记忆库的信息。如果算法停滞,则采用混沌变异机制。本文用5个标准的测试函数对该算法进行测试,结果表明该算法(CAHS)比IHS和AHSPSO算法有较强的寻优能力和跳出局部最优解的能力。 相似文献
2.
灾害发生后,灾区第一时间的自救和互救对于救灾工作至关重要.本文考虑自然灾害发生后,外界的救灾物资没有到达受灾地区的这段时间内,灾区的各个地区基于相互救援的应急物资分配问题.在考虑地区之间物资分配公平性的基础上,本文建立了一个双目标优化模型,模型的目标函数是最大化地区的物资的满足量,以及最小化最大运送时间.进一步地,本文提出了一个改进的差分进化算法求解该双目标优化模型,计算结果从计算时间和解的质量两个方面验证了算法的有效性;同时,本文通过一组例子验证了公平性约束的合理性.最后,本文通过一组算例分析,验证了改进的差分进化算法对大规模问题的有效性,说明救灾物资的最大允许运输时间和地区间合作的关系.论文的研究成果对基于属地管理的灾区自救和互救决策具有重要的理论和实践指导价值. 相似文献
3.
和声搜索算法是一种启发式优化算法,针对现有改进的和声搜索算法(IHS)的不足,提出了一种改进的自适应和声搜索算法(IAHS).在该算法中,采用自适应的和声保留概率、音调调节概率和音调调节步长产生新解,每次迭代产生多个新解,充分利用和声记忆库的信息.本文用了5个标准的测试函数对该算法进行测试,结果表明该算法(IAHS)有较强的寻优能力和跳出局部最优解的能力. 相似文献
1