一种改进的量子进化算法及其在乡村邮路问题的应用.pdf
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多目标进化算法的改进及其在微电网调度问题中的应用研究.docx
多目标进化算法的改进及其在微电网调度问题中的应用研究
一、引言
随着能源危机和环境污染问题的日益严重，微电网技术得到了广泛关注。微电网调度问题作为微电网运行的核心问题，其优化解决方案对于提高能源利用效率和减少环境污染具有重要意义。多目标进化算法作为一种有效的优化方法，在微电网调度问题中得到了广泛应用。本文将探讨多目标进化算法的改进及其在微电网调度问题中的应用研究。
二、多目标进化算法的概述
多目标进化算法是一种基于生物进化原理的优化算法，通过模拟自然进化过程，在多个目标之间寻找最优解。该算法具有全局搜索能力强、适用于复杂非线性问题等优点，因此在多个领域得到了广泛应用。多目标进化算法通过不断迭代
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量子进化算法的分析及其应用.pdf
摘要
20世纪是科学技术和人类文明取得空前发展的辉煌年代。以计算机为核心的
现代信息处理和以数字化通信为特征的现代信息传输正在紧密地结合起来，将人
类带入到未来崭新的信息时代。作为智能信息科学发展中有生命活力的一个研究
方向，计算智能已经引起了广泛的关注。近年来普遍认为：计算智能是在神经网
络、模糊系统、进化计算三个分支发展相对成熟的基础上．相互融合而形成的一
种新的计算方法。事实上， “计算智能”(或“智能计算”)是一个内蕴相当丰
富的概念，长期以来。分布于世界各地的计算机科研人员都在因循不同的方向
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《多目标进化算法改进及其在柔性作业车间调度上的应用》.docx
《多目标进化算法改进及其在柔性作业车间调度上的应用》
一、引言
随着现代工业生产模式的日益复杂化，作业车间调度问题愈发成为企业提升生产效率和管理水平的关键所在。而其中，柔性作业车间调度（FJSP,FlexibleJob-ShopSchedulingProblem）因考虑到设备、工艺和资源的多种组合可能性，显得尤为复杂和困难。传统的单目标优化算法往往难以应对这种多约束、多目标的复杂问题。因此，本文针对多目标进化算法的改进及其在柔性作业车间调度上的应用进行深入探讨。
二、多目标进化算法的改进
多目标进化算法（MOEA,Multi-ObjectiveEvolutionaryAlgori
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基于改进的多目标进化算法及其应用研究.docx
基于改进的多目标进化算法及其应用研究
一、引言
多目标进化算法（Multi-ObjectiveEvolutionaryAlgorithm，MOEA）是解决具有多个冲突目标的优化问题的重要方法。近年来，随着问题复杂性的增加和大数据时代的到来，传统的多目标进化算法已经无法满足实际需求。因此，对多目标进化算法进行改进，提高其求解效率和求解质量，具有重要的理论意义和实际应用价值。本文旨在研究基于改进的多目标进化算法及其应用，以期为相关领域的研究提供参考。
二、多目标进化算法概述
多目标进化算法是一种基于生物进化原理的优化算法，通过模拟自然选择和遗传学机制，对多个目标进行优化。该算法具有全局搜索能力、并
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差分进化算法的改进与应用.docx
差分进化算法的改进与应用
一、引言
差分进化算法（DifferentialEvolutionAlgorithm，简称DE算法）是一种基于群体差异的优化算法，具有强大的全局搜索能力和良好的鲁棒性，广泛应用于各种优化问题中。然而，传统的差分进化算法在处理复杂问题时仍存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。因此，本文旨在探讨差分进化算法的改进方法及其在各个领域的应用。
二、差分进化算法的基本原理
差分进化算法是一种基于种群进化的优化算法，其基本思想是通过变异、交叉和选择等操作，在解空间中搜索最优解。算法的步骤包括初始化种群、变异操作、交叉操作、选择操作等。其中，变异操作是差分进化算法的核心，通过选取种
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SDPH算法的改进及其在Couette流问题中的应用.pdf
SDPH算法的改进及其在Couette流问题中的应用
摘要
基于光滑粒子流体动力学(SmoothedParticleHydrodynamics，SPH)方法拓展而成的
光滑离散颗粒流体动力学(SmoothedDiscreteParticleHydrodynamics，SDPH)方法是一种
无网格的拉格朗日型粒子方法，近年来受到众多学者广泛关注，尤其是在气-粒两相流动
领域。该方法补充了颗粒研究领域的理论，在处理离散颗粒宏观特性问题上具有显著优
点。但目前SDPH方法仍存在边界处计算精度不高、稳定性不足以及对核函数要求高等
问题。
通过增加传统SPH粒子所表征的属性，推导出SPH粒子与颗粒间的数
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一种基于改进型量子进化算法的电力负荷预测方法及系统.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112990602 A
(43)申请公布日 2021.06.18
(21)申请号 202110412632.9
(22)申请日 2021.04.16
(71)申请人 西安建筑科技大学
地址
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量子进化算法求解机组问题.ppt
量子进化算法求解机组优化问题 （QEA For UC） 总结 仿真测试 QEA-UC QEA 01 02 03 04 Contents 目录 1 量子比特（特殊的量子位表示形式-概率幅表示方式） 2 基态 3 叠加态 4 量子坍塌 量子计算的概念 5 量子门 * 传统的比特（bit） bit：0 or 1 （非 0 即 1） 4 bit 的数据（0~15）： 0000 0001 0010 ... （一一对应） 量子比特（qubit） qubit：0 and 1 （亦 0 亦 1） 4 qubit 的数据： 1111 0000 ???? and = bit 0 bit 1 qubit
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背包问题的差分进化算法改进研究.pdf
摘要
摘要
差分进化算法（DifferentialEvolutionalgorithm,DE）是受群体差异启发所提出
的一种群智能算法，DE算法的调节参数少、原理简单、易于实现，但其收敛速度
慢、易陷入局部最优、求解性能较差，不能够较好地用于离散问题的求解。因此，
对DE算法进行一系列改进，具有实际研究意义。本文基于DE算法分别对多维背
包问题和有界背包问题进行求解，主要研究内容如下：
针对多维背包问题（M
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思维进化算法的改进及应用的中期报告.docx
思维进化算法的改进及应用的中期报告
一、引言
随着科技的不断发展，计算机科学领域的研究在不断探索，并取得了一系列的重要成果。其中，进化算法是一种非常重要的算法，它主要通过模拟自然进化的过程进行优化，具有高效、鲁棒性强等优点，已经在很多领域得到了广泛的应用。但进化算法在一些问题上存在着很大局限性，因此，研究人员在扩展和改进经典进化算法基础上提出了很多新的进化算法。
本篇报告主要介绍了思维进化算法的改进及应用，内容包括思维进化算法的基本原理与流程、思维进化算法的改进、思维进化算法在优化问题中的应用情况等方面。
二、思维进化算法基本原理及流程
思维进化算法(MindEvolutionaryAlgor
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改进海鸥优化算法研究及其在库存管理问题的应用.pdf
摘要
随着信息化时代的成熟发展，大部分制造型企业实现了向信息化管理的转
型工作，为了适应制造业生产的快速变革带来的竞争压力，大多数企业越来越
重视对库存的优化控制。库存管理是制造型企业管理的重中之重，库存直接关
系着企业的现金流，直接影响企业的长远发展，对其进行合理的管控降低库存
水平、最小化库存总成本是所有企业追求的目标。智能优化算法因其在求解速
度和求解问题复杂度上具有显著优点，对于解决工程类问题具有很大的优势，
进而慢慢替代了传统的数学寻优方法。本文考虑了海鸥优化算法参数少、结构
简单等优
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人工兔优化算法的改进及其在光伏领域优化问题的应用.docx
人工兔优化算法的改进及其在光伏领域优化问题的应用
一、引言
随着科技的进步，人工智能在多个领域中的应用愈发广泛。在解决复杂问题时，智能算法发挥了重要的作用。其中，人工兔优化算法作为一种高效的搜索和优化方法，被广泛关注并不断改进。在本文中，我们将深入探讨人工兔优化算法的改进以及其在光伏领域优化问题的应用。
二、人工兔优化算法概述
人工兔优化算法是一种基于生物进化思想的智能算法，借鉴了兔子群体的寻找食物和寻觅新生活区域的习性。通过模拟自然生态系统的演进过程，人工兔优化算法可以在多维空间中搜索和找到全局最优解。
三、人工兔优化算法的改进
1.算法效率提升：针对原始算法在搜索过程中可能出现的冗余计算和
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《 改进遗传算法及其在TSP问题中的应用》范文.docx
《改进遗传算法及其在TSP问题中的应用》篇一
一、引言
遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法，广泛应用于优化问题。在众多领域中，旅行商问题（TravelingSalesmanProblem，TSP）尤为引人关注。TSP是一个经典的组合优化问题，旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径。本文旨在探讨改进遗传算法及其在TSP问题中的应用，以提高求解效率和准确性。
二、遗传算法的基本原理
遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法，其基本思想是通过模拟自然选择和遗传机制，对解空间进行高效搜索。该算法通过种群中个体的交叉、变异等操作，逐步进化出
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萤火虫算法的改进及其在车辆路径问题中的应用.docx
萤火虫算法的改进及其在车辆路径问题中的应用
一、引言
随着全球化和信息化进程的加速，物流和运输行业面临着巨大的挑战。车辆路径问题（VehicleRoutingProblem,VRP）作为物流和运输领域的一个核心问题，其求解的准确性和效率直接影响到企业的运营成本和客户满意度。萤火虫算法作为一种新兴的优化算法，因其优秀的全局搜索能力和局部优化能力，在解决VRP问题上展现出独特的优势。本文将探讨萤火虫算法的改进及其在车辆路径问题中的应用。
二、萤火虫算法概述
萤火虫算法是一种基于萤火虫群行为的模拟优化算法。它通过模拟萤火虫的闪烁行为和相互吸引机制，实现全局搜索和局部优化。萤火虫算法具有简单易实现、全
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多策略改进的鲸鱼优化算法及其在车辆路径问题中的应用.docx
多策略改进的鲸鱼优化算法及其在车辆路径问题中的应用
一、引言
随着现代物流业和交通领域的迅速发展，车辆路径问题（VehicleRoutingProblem，VRP）已成为学术界和工业界研究的热点。为了有效解决这一问题，许多优化算法应运而生，其中鲸鱼优化算法以其强大的全局搜索能力和较高的收敛速度，受到广泛关注。然而，实际应用中，标准的鲸鱼优化算法可能无法应对所有复杂情况。为此，本文提出多策略改进的鲸鱼优化算法，并探讨其在车辆路径问题中的应用。
二、鲸鱼优化算法概述
鲸鱼优化算法是一种模拟鲸鱼捕食行为的智能优化算法。它通过模拟鲸鱼的游动和群体行为，寻找问题的最优解。算法的主要步骤包括初始化种群、适