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针对人群搜索算法在进化后期大量个体聚集局部最优时,易陷入局部最优,搜索精度低的缺陷,提出一种基于t分布变异的人群搜索算法.算法使用动态自适应方式确定变异步长,引入t分布变异算子以融合柯西变异和高斯变异的优点,促进算法在进化早期具备良好的全局探索能力,在进化后期收获较强的局部开发能力,增加种群的多样性;采用边界缓冲墙策略处理越界问题,避免越界个体聚集在边界值上的缺陷.实验结果表明,算法比基本人群搜索算法具有更高的寻优精度和收敛速度,是一种有效的算法. 相似文献
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提出一种改进的离散花朵授粉算法求解以最小化任务完成时间为目标的混合流水线调度问题.算法采用一种基于排列的编码和解码的方法,根据混合流水线调度问题具有离散性的特点,对花朵授粉算法的相关操作重新进行定义,建立了离散的花朵授粉模型.为了加快算法的局部搜索能力,构建了一种基于动态自适应变化工件块的变领域搜索策略.实验仿真表明,改进的离散花朵授粉算法在求解混合流水线调度问题具有较好的性能,是一种有效的方法. 相似文献
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针对基本布谷鸟算法求解物流配送中心选址问题时存在搜索精度低、易陷入局部最优值的缺陷,提出一种改进的布谷鸟算法.算法采用基于寄生巢适应度值排序的自适应方法改进基本布谷鸟算法的惯性权重,以平衡算法的全局开发能力和局部探索能力;利用NEH领域搜索以提高算法的搜索精度和收敛速度;引入停止阻止策略对全局最优寄生巢位置进行变异避免算法陷入局部最优值、增加种群的多样性.通过实验仿真表明,改进的布谷鸟算法在求解物流配送中心选址问题上要优与基本布谷鸟算法以及其它智群算法,是一种有效的算法. 相似文献
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