解决多目标优化问题的几种进化算法的比较研究

进化算法具有适于解决多目标优化问题的特性,近来一直用于求解此类问题。群体智能优化算法是一种基于群体智能的进化算法,通过简单个体的交互表现出高度智能,大大增强了解决和处理优化问题的能力。分析了遗传算法、粒子群算法和混洗蛙跳算法的具体流程,比较了这三种进化算法的优劣。     

改进的蛙跳算法在多目标优化问题中的应用

在介绍原始混洗蛙跳算法的基础上,引入遗传算法中的遗传算子,改进原始蛙跳算法的分组方法,提出一种改进的混洗蛙跳算法用于求解多目标优化问题。改进的算法以多目标0-1背包问题为例进行模拟实验,其实验结果表示,与原始的混洗蛙跳算法相比较,改进的蛙跳算法在求解多目标优化问题上具有更好的性能。     

基于UGC的购物分享模式探究

随着电子商务的发展,基于UGC的购物分享越来越成熟.本文对这一模式进行初步探讨,论述了UGC和购物分享的特点,分析了传统网络购物与购物分享的区别以及后者对电子商务的影响,最后指出购物分享存在的问题并总结全文.     

混洗蛙跳算法的研究

混洗蛙跳算法是一种基于启发式搜索的算法,通过启发函数进行搜索,从而找到组合优化问题的解。该文介绍了混洗蛙跳算法的产生发展以及基本原理和流程,并对以后做了展望。