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局部抽象凸区域剖分差分进化算法 总被引:8,自引:3,他引:5
在差分进化算法框架下, 结合抽象凸理论, 提出一种局部抽象凸区域剖分差分进化算法(Local partition based differential evolution, LPDE). 首先, 通过对新个体的邻近个体构建分段线性下界支撑面, 实现搜索区域的动态剖分; 然后, 利用区域剖分特性逐步缩小搜索空间, 同时根据下界估计信息指导种群更新, 并筛选出较差个体; 其次, 借助下界支撑面的广义下降方向作局部增强, 并根据进化信息对搜索区域进行二次剖分; 最后, 根据个体的局部邻域下降方向对部分较差个体作增强处理. 数值实验结果表明了所提算法的有效性. 相似文献
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近年来,造纸工业的发展十分迅速,企业规模不断扩大,新技术、新设备在企业中的应用越来越多。与此同时,企业中的人力资源问题显得日益突出。企业快速发展,而人员能力发展缓慢,致使企业发展战略缺少有相应能力的人来执行。结果使企业发展受到人力资源的制约。面对这种情况,除了加强引进人才外,对企业职工进行培训,优化提升员工的整体素质,则是企业在市场竞争中生存和发展的基本保证。1职工培训工作面临的问题1.1企业在观念上需要更新长期以来,许多造纸企业对职工培训工作重视程度不够,有时甚至存在职工培训有没有一个样的思想。认为职工培训是… 相似文献
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针对蛋白质高维构象空间搜索问题,提出一种基于副本交换的局部增强差分进化蛋白质结构从头预测方法(RLDE)。首先,采用基于知识的Rosetta粗粒度能量模型显著降低构象空间优化变量维数;其次,引入基于片段库知识的片段组装技术进一步减小构象搜索空间,有效避免搜索过程中的熵效应;此外,在每个副本层设置构象种群,采用差分进化算法对种群进行更新,然后利用Monte Carlo算法对种群做局部增强,以此得到全局和部分局部最优构象。综上,RLDE利用差分进化算法较强的全局搜索能力可以对构象空间进行有效的全局搜索;借助Monte Carlo算法局部搜索性能对构象空间局部极小区域进行更为充分的采样;副本交换策略保证了副本层中种群的多样性,同时能够增强算法跳出局部极小的能力,从而使得算法对构象空间的搜索能力进一步增强。15个目标蛋白测试结果表明,所提方法能够有效地对构象空间采样,得到高精度的近天然态蛋白质构象。 相似文献
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