| 三种基于进化技术的优化算法及其对比 |
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| 引用本文： | 李菲菲,刘希玉,姚坤.三种基于进化技术的优化算法及其对比[J].信息技术与信息化,2006(3):118-120. |
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| 作者姓名： | 李菲菲 刘希玉 姚坤 |
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| 作者单位： | [1]山东师范大学信息科学与工程学院,250014 [2]山东师范大学管理学院,济南250014 |
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| 摘 要： | 进化算法（EA）是模仿自然界生物进化或物种的社会行为而产生和发展的随机搜索方法，这种算法能够解决许多传统方法无法解决的大规模优化问题。本文简明介绍了三种基于进化的优化算法：遗传算法、蚁群优化算法和微粒群优化算法，并在原理、参数和应用方面对它们进行了对比。
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| 关 键 词： | 进化算法 遗传算法 蚁群优化算法 微粒群优化算法 |
| 修稿时间： | 2006年4月18日 |
Introduction and Comparison of Three Evolutionary-based Optimization Algorithms |
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| LI Fei-fei LIU Xi-yu YAO Kun.Introduction and Comparison of Three Evolutionary-based Optimization Algorithms[J].Information Technology & Informatization,2006(3):118-120. |
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| Authors: | LI Fei-fei LIU Xi-yu YAO Kun |
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| Affiliation: | LI Fei-fei LIU Xi-yu YAO Kun |
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| Abstract: | Evolutionary algorithms are stochastic search methods that mimic the natural biological evolution or the social behavior of species. Such algorithms can solve many large-scale optimization problems, for which traditional techniques may fail. This paper presents briefly three evolutionary-based optimization algorithms: genetic algorithms, ant-colony algorithms, particle swarm algorithms, and compares the principles, parameters and practices of the three evolutionary algorithms. |
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| Keywords: | Evolutionary algorithms Genetic algorithms Ant-colony algorithms Particle swarm algorithms |
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