基于距离度量的差分进化算法

针对差分进化算法求解函数优化问题存在过早收敛和不稳定等缺陷,提出一种基于距离度量的差分进化算法.该算法考虑各粒子的差异,利用欧式距离计算粒子与已知最优粒子的距离,然后根据差异自适应调整自身的交叉概率因子,同时增加柯西变异算子对部分个体进行变异操作,以提高种群多样性,增强算法跳出局部最优解的能力.用三种经典函数检验说明,新算法在收敛精度、速度上优于基本差分进化算法.     

求解多项式根的差分进化算法

针对多项式求根问题,提出了一种调整交叉概率因子的DE算法。该算法利用Logixtic模型自动调整交叉概率因子,使算法在初始阶段提高种群多样性,在搜索后期加强局部搜索能力,将其用于求解多项式根。两个典型例子检验表明,新算法能迅速求得较精确的多项式根。     

基于差分进化算法的时间最优路径规划

提出了一种利用差分进化算法进行机器人路径规划的方法,在极坐标系下采用路径点列的极角和极径作为参数进行个体成员的矢量合成,生成的初始路径点集经过提练处理极大提高机器人移动速度;仿真结果表明该方法可以解决大范围、多障碍环境的机器人路径规划问题.     

带局部搜索的自适应动态差分进化算法

为了改进差分进化算法的全局搜索性和收敛速度慢的特点,文章提出了一种基于单纯形局部搜索的自适应动态差分进化算法。     

基于控制参数双峰分布的小种群差分进化算法

当前差分进化算法研究主要集中在常规种群上,对小种群差分进化（DE）算法的研究较少。小种群差分进化算法因种群规模小,存在多样性降低过快的问题。因此提出一种基于控制参数双峰分布的小种群差分进化算法（BiMDE）。该算法采用基于柯西双峰分布的参数调节机制处理变异缩放因子 F 和交叉概率因子 CR,并对缩放因子 F 进行矢量化设定。将 BiMDE 算法在函数集 CEC2014 上进行测试,并与 5 种最新的小种群差分进化算法进行比较。结果表明,BiMDE 算法在求解精度、收敛速度以及多样性保持上具有较大优势。     

基于Voronoi盲区的差分进化WSN部署算法

为提高差分进化算法在无线传感器网络中的部署能力,提出了一种改进的差分进化部署算法。算法利用Voronoi图的顶点可以确定盲区位置的特性,用盲区位置替代差分进化算法中变异操作的一个随机向量,引导节点向盲区移动。仿真实验结果表明,算法覆盖效果明显提升,该改进方法为群体智能算法在覆盖部署上的应用提供了新思路。     

非线性约束整数规划问题的改进差分进化算法

针对非线性约束整数规划问题的特点,提出一种改进差分进化算法.将差分进化算法做了适当修正,在初始化和变异操作中加入取整运算,采用松弛可行基规则作为选择策略.实验研究结果表明.该算法能有效求解非线性约束整数规划问题.     

差分进化算法研究进展

在简要介绍基本差分进化算法的基础上,可总结出差分算法家族系列。差分算法已有了最新变种;差分算法与粒子群算法结合可形成新的算法。     

多目标进化算法在非线性方程组中的应用

将非线性方程组问题转化为多目标函数优化问题,利用NSGA-Ⅱ的非支配集的构造方案和基于拥挤距离排序方法产生子代种群,依适应度排序选择子代个体进行下一代优化.本文将NSGA-Ⅱ中遗传算法GA替换为进化策略ES,通过非支配集的调整与拥挤距离重新排序可以进一步提升收敛速度,同时避免种群的早熟,保证初始种群个体的优良性能得以继承.仿真实验表明,本文算法可以进一步提高非线性方程组解的精确性和求解效率,从另一个角度为非线性方程求解提供了一中新的途径.     

基于混沌的动力学演化算法

文章在现有动力学演化算法的基础上提出基于混沌的演化算子。除有效地防止过早收敛并且保持解的均匀分布外,新算法充分利用混沌对于初始值敏感性和遍历性的特点,还具有更快的收敛速度和更小的计算量。数值结果显示在解决多峰值问题时新算法不仅有很好的性能和高可靠性,而且优于作者已知的其他已出版的结果。     

混合进化策略算法及其在函数优化中的应用

自适应进化策略中高斯变异算子容易使进化过程陷入局部最优,出现进化早熟.文中针对上述缺点,引入柯西变异算子和子代距离率方法.在进化前期采用柯西的变异,保证个体能够快速地向全局最优的方向移动;在进化后期采用高斯变异,当个体聚集在全局最优解附近时,以较小的变异步长驱动个体向全局最优解方向移动.子代距离率系数进行调整变异算子.通过对单峰与多峰函数仿真试验,验证了算法的有效性.     

具密度依赖寄主死亡率的两种病毒的进化共存

运用适应动力学的范式和方法,分析具密度依赖寄主死亡率的两种病毒的流行病模型,在合理的普通假设下,一个唯一的进化稳定对策存在,并给出存在性和进化稳定性的证明.     

差分粒子群算法在PUMA机器人逆运动学求解中的应用

传统逆运动学求解主要从逆运动学方程出发,基于一定的数学理论推导,不能完全实现计算机程序化,且精度与计算效率较低;为改善这一缺陷,基于机器人正向运动学方程,借助MATLAB工具,使用蒙特卡洛法仿真分析出PUMA560机器人的工作空间,任取一点末端执行器位姿作为逆运动学求解的已知位姿矩阵T,结合差分粒子群仿生智能算法作为逆运动学求解的主要理论算法。将计算出的旋转关节变量[θ1~θ6]代入正运动学方程,得出末端位姿矩阵[T];通过计算分析T与[T]相关角度误差,两矩阵所对应的位置向量与姿态向量误差精度为0.001数量级,完全满足目前机器人定位要求。基于差分粒子群理论的机器人逆运动学求解方法计算收敛速度更快,能高度实现计算机程序化,误差精度高,提高计算效率。     

拉普拉斯变换的数值逆在偏微分方程中的应用

利用拉普拉斯变换的数值逆研究了一类偏微分方程ut（t,x）-∫0^t（t-s）^-1/2uxx（s,x）ds=f（t,x）的数值解。该方法选择适当的n可以达到相当高的精度。本文给出的方法在x方向采用有限元法，t方向用拉普拉斯的数值逆求解。     

一类变系数常微分方程的一个显式差分格式

有限差分法广泛应用于微分方程数值求解中。本文对于一类变系数常微分方程的边值问题建立了一个显式差分格式,它的截断误差阶为O(h2),证明了该格式存在唯一解,且在L∞范数意义下是无条件收敛和稳定的。     

具有Hybrid边值条件的分数阶微分包含解的

运用新的不等式技巧和Bohnenblust-Karlin不动点定理研究了一类具Hybrid边值条件的分数阶微分包含解的存在性,获得了该包含解存在的一个新的充分条件.我们的结果实质性的改进和推广了相关文献的结果,并举例说明了我们的结果优于文[7]的定理.     

一类时滞微分方程的稳定性

研究了一类时滞微分方程的稳定性，给出了方程鲁棒稳定的界的估计。     

基于人才培养嬗变特征的高职学校文化改进策略分析

高职人才培养由“学校本位”向“能力本位”转变引发的不仅是高职物质生态的变化。其文化生态也悄然发生变革,高职院校有必要从外部多元文化融合中凸显职业文化融入和内部师生群体文化整合中凸显实践语境入手,推动自身学校文化不断改进。