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徐新林
作品数:
1
被引量:3
H指数:1
供职机构:
长江大学信息与数学学院
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发文基金:
国家自然科学基金
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
苏清华
长江大学信息与数学学院
胡中波
长江大学信息与数学学院
何先平
长江大学信息与数学学院
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2017
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自适应变异尺度系数和混合选择的回溯搜索算法
被引量:3
2017年
回溯搜索算法(Backtracking Search Optimization Algorithm,BSA)是一种基于种群的进化算法。该算法有良好的全局搜索性能,但存在收敛速度慢的缺点。针对这一缺点,提出了自适应变异尺度系数和混合选择的改进的回溯搜索算法。改进的变异尺度系数是基于Metropolis准则提出的,它的总体趋势自适应减小。改进的选择策略是整体q%择优法与锦标赛选择法的混合选择机制,在选择过程中使一定比例的优秀个体优先进入下一代,剩余个体对位选取适应度较高的个体。对5个复杂的约束优化问题进行仿真实验,得到的实验结果分别与原算法和众多同类算法进行了比较,实验结果表明了改进算法的有效性和良好竞争力。
徐新林
胡中波
何先平
苏清华
关键词:
约束优化问题
METROPOLIS准则
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