| 一种基于精英选择和反向学习的分布估计算法 |
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| 引用本文： | 孟磊,张婷,董泽. 一种基于精英选择和反向学习的分布估计算法[J]. 计算机仿真, 2021, 38(1): 236-241,430. DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2021.01.049 |
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| 作者姓名： | 孟磊 张婷 董泽 |
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| 作者单位： | 大唐环境产业集团股份有限公司,北京100048;国电新能源技术研究院有限公司,北京102209;华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心,河北保定071003 |
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| 摘 要： | 为了提高分布估计算法的性能,提出一种从选择方式和搜索机制出发的改进分布估计算法.首先,借鉴并改进粒子群种群更新策略,在构造优势群体时,引入精英选择策略替换经典的截断选择,提高算法向全局最优解的收敛速度;然后,引入二次反向反射搜索算子,从搜索机制上对分布估计算法进行改进,提高算法的全局搜索能力.仿真结果表明,所提出的改进分布估计算法能够有效的避免陷入局部最优值,在寻优精度、收敛速度以及算法的稳定性和鲁棒性上都有极大改善.
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| 关 键 词： | 分布估计算法 精英选择 二次反向反射搜索 全局搜索 收敛速度 |
An Improved Estimation of Distribution Algorithm with Extreme Elitism Selection and Opposition-Based Learning |
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| MENG Lei,ZHANG Ting,DONG Ze. An Improved Estimation of Distribution Algorithm with Extreme Elitism Selection and Opposition-Based Learning[J]. Computer Simulation, 2021, 38(1): 236-241,430. DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2021.01.049 |
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| Authors: | MENG Lei ZHANG Ting DONG Ze |
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