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检索条件"主题词=多群体"
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多群体阶段性杂交遗传算法
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西安交通大学学报 2004年 第2期38卷 128-131页
作者: 董安邦 李军军 王嵩 西安交通大学管理学院 西安710049
借鉴生物遗传学提出了一种多群体阶段性杂交遗传算法.引入相对顺序交叉算子对标准遗传算法进行了改进.为验证该算法的性能,对旅行商问题进行了求解,采用多群体和阶段性杂交的改进策略,并分别和标准遗传算法进行了比较.计算结果表明,该... 详细信息
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模态函数优化的协同多群体遗传算法
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自动化学报 2002年 第4期28卷 497-504页
作者: 李敏强 寇纪淞 天津大学系统工程研究所 天津300072
讨论了模态函数优化的遗传算法 ( GA)求解方法 .分析了传统的基于排挤选择模型和基于适应值共享的 GA方法的特点和不足 ,应用模式理论研究了 GA群体进化行为 .提出了宏观小生境思想和协同多群体 GA的基本框架和详细算法流程 ,并给出... 详细信息
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基于Agent的层次多群体协同工作的建模
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西安交通大学学报 2001年 第2期35卷 128-132页
作者: 郑庆华 李人厚 西安交通大学电子与信息工程学院 西安710049
在分析计算机支持的层次多群体协同工作 (CSMMCW )的需求和特点的基础上 ,提出了一种CSMMCW的 5元组结构模式 ,以及基于Agent的CSMMCW协作模型 ,并就Agent设计与实现中的主要问题 ,如Agent组成结构、通信机制等作了分析与探讨 .所... 详细信息
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基于克隆选择和粒子群思想的动态多群体优化算法
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控制与决策 2008年 第9期23卷 1073-1076页
作者: 王巧灵 高晓智 王常虹 刘福荣 哈尔滨工业大学空间控制与惯性技术研究中心 哈尔滨150001 赫尔辛基工业大学智能电力电子实验室
针对粒子群算法和克隆选择原理的特点,提出了基于克隆选择和粒子群思想的动态多群体优化算法.该算法将整个群体分为若干子群体,在子群体内部应用基本的粒子群算法,以子群体作为抗体设计了克隆、变异、选择和受体编辑算子.变异算子使子... 详细信息
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多群体创建同一问题决策方案的实验研究
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东南大学学报(哲学社会科学版) 2002年 第S2期4卷 60-62页
作者: 刘树林 席酉民 唐均 西安交通大学管理学院 西安710049
选择涉及面广泛的6组26个相同大小的7人面对面决策群体,可对同一物流问题的改进方案创建进行模拟实验研究,分析相同的群体任务和场合下多群体所创建的决策方案的特性。实验结果表明,个决策群体比单一群体所提供的决策方案,多群体的... 详细信息
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多群体优良模式自学习遗传算法
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系统工程与电子技术 2000年 第6期22卷 81-83页
作者: 曾建潮 徐玉斌 太原重型机械学院系统仿真与计算机应用研究所 030024
针对经典遗传算法存在的问题 ,提出了多群体优良模式自学习遗传算法。引入了迁移与学习算子 ,以提高遗传算法的有效性与收敛性。通过对Goldstein和Price函数的优化计算 。
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多群体演化博弈均衡的渐近稳定性分析及其应用
多群体演化博弈均衡的渐近稳定性分析及其应用
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作者: 曾德宏 暨南大学
学位级别:硕士
随着演化博弈论的不断发展,演化博弈正在被广泛的应用到社会的各个领域。本文主要研究多群体演化博弈问题及其应用。本文第二章简单回顾了一下演化博弈基本理论;简述了演化博弈论的特点及研究演化博弈论的意义。 在有限理性条件下... 详细信息
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目标云工作流调度的协同进化多群体优化
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计算机工程与设计 2018年 第5期39卷 1350-1357页
作者: 刘雨潇 王毅 袁磊 吴钊 湖北文理学院数学与计算机科学学院 湖北襄阳441053
为实现云工作流调度的目标最优化,提出一种协同进化多群体优化调度算法。以执行跨度、代价和能耗同步最优化为目标,建立基于激素的协同进化多群体优化模型;通过多群体方式,使每个群体通过目标粒子群优化寻找单目标非占优解;为避免... 详细信息
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政府投资项目设计阶段多群体演化博弈分析及仿真研究
政府投资项目设计阶段多群体演化博弈分析及仿真研究
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作者: 牛君 燕山大学
学位级别:硕士
政府投资项目主要是与人民生活息息相关的基础设施建设项目和公益性项目,对社会发展起着至关重要的作用。在促进经济发展和满足人民需求增加的背景下,我国的政府投资项目在固定资产投资中占有极其重要的地位。但是,在这些项目设计阶段,... 详细信息
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西部民族旅游社区多群体感知景观变化研究 ——以甘南郎木寺为例
西部民族旅游社区多群体感知景观变化研究 ...
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作者: 张铖 陕西师范大学
学位级别:硕士
过去20年,景观变化研究受到了国际地理学界的广泛关注。各种研究主要利用遥感影像分析景观变化及其效应,研究领域主要集中在湿地、城市边缘和乡村社区,为人类应对环境生态问题提供了重要支持。然而现有的景观变化研究存在明显不足,忽视... 详细信息
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