版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、全局優(yōu)化問題廣泛應(yīng)用于工程設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、交通運(yùn)輸和信息處理等領(lǐng)域。因其具有存在多個局部最優(yōu)解或者一、二階信息不易獲得等性質(zhì),一般傳統(tǒng)的優(yōu)化方法并不適合求解該類問題,而啟發(fā)式全局優(yōu)化算法以其通用性和智能性等顯著優(yōu)勢成為解決此類問題的主要途徑。
本文研究了一種新型的啟發(fā)式全局優(yōu)化方法——類電磁機(jī)制(EM)算法。在對標(biāo)準(zhǔn) EM算法的原理與步驟進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上,針對該算法中存在的計(jì)算量較大和收斂速度較慢等缺陷,提出了一種改進(jìn)的類
2、電磁機(jī)制算法——?dú)w一化類電磁機(jī)制(NEM)算法。主要改進(jìn)為:改善了種群粒子初始化方法;將局部搜索的固定搜索鄰域范圍改進(jìn)為可變搜索鄰域范圍;歸一化目標(biāo)函數(shù)值以改進(jìn)電量計(jì)算方法;增加合力計(jì)算修正因子從而改進(jìn)合力計(jì)算公式;改進(jìn)粒子移動中的步長。在NEM算法的基礎(chǔ)上,通過引入隨機(jī)鍵的編碼方式和對較差粒子進(jìn)行變異的操作方式,從而將改進(jìn)的NEM算法應(yīng)用于解決置換流水車間調(diào)度問題。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,NEM算法與標(biāo)準(zhǔn) EM算法相比,求解精度和速
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 類電磁機(jī)制算法研究和改進(jìn).pdf
- 基于模式搜索的類電磁機(jī)制算法研究與應(yīng)用.pdf
- 求解單目標(biāo)全局優(yōu)化問題的改進(jìn)類電磁機(jī)制算法.pdf
- 求解最優(yōu)化問題的類電磁機(jī)制算法研究與應(yīng)用.pdf
- 基于改進(jìn)類電磁機(jī)制算法的協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)優(yōu)化.pdf
- 類電磁機(jī)制算法及其若干應(yīng)用研究.pdf
- 基于類電磁機(jī)制的聚類算法研究
- 基于類電磁機(jī)制的聚類算法研究.pdf
- 類電磁機(jī)制算法研究及其在圖像檢索中的應(yīng)用.pdf
- 基于改進(jìn)類電磁機(jī)制算法的電力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度.pdf
- 基于類電磁機(jī)制算法的函數(shù)優(yōu)化研究.pdf
- 改進(jìn)類電磁算法在資源受限項(xiàng)目調(diào)度問題中的應(yīng)用研究.pdf
- 求解最優(yōu)化問題的類電磁機(jī)制算法研究.pdf
- 基于離散類電磁機(jī)制算法的裝配序列研究.pdf
- 粒子群聚類算法的改進(jìn)與應(yīng)用設(shè)計(jì).pdf
- 改進(jìn)的譜聚類集成算法研究與應(yīng)用.pdf
- 關(guān)聯(lián)物流運(yùn)輸調(diào)度問題的類電磁機(jī)制算法研究.pdf
- MRTD及其改進(jìn)算法在目標(biāo)電磁散射中的應(yīng)用.pdf
- 基于類電磁機(jī)制算法的圖像處理技術(shù)研究.pdf
- 基于改進(jìn)的FCM遙感圖像聚類算法的研究與應(yīng)用.pdf
評論
0/150
提交評論