新型随机分形搜索算法

发布时间：2024-04-25 21:15

　　针对随机分形搜索算法在更新阶段中存在收敛速度慢、求解精度不高和易陷入局部最优等缺陷,提出一种新型随机分形搜索算法。通过将差分进化算法的变异操作引入到随机分形搜索算法的更新阶段,进一步增加生成群体的多样性并提高算法的求解精度,有效提高算法的搜索性能。采用12个标准测试函数进行数值实验,将新型随机分形算法与随机分形搜索算法和引力搜索算法进行比较。实验结果表明,新型随机分形搜索算法具有良好的优化性能。

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【部分图文】：

图５．１扩散过程??Ｆｉｇ．?５．１?Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ?ｐｒｏｃｅｓｓ??该法主流：??

东北大学硕士学位论文?第５章小样本情况下的复杂系统可靠性优化分析??少了计算量，实现了更加理想的优化效果。??５．２随机分形搜索算法??随机分形搜索算法是一种受随机分形扩散启发而提出的新型智能优化算法，由伊朗??德黑兰大学学者Ｈａｍｉｄ?Ｓａｌｉｍｉ提出。其基本原理是引入分形的扩....

图2-7POA-SFS清江梯级水电站耗水量收敛过程

华中科技大学硕士学位论文22日内水位均为消落状态，加大出力，达到负荷高峰时段后基本保持较大泄流，相较于实际过程水位降幅较大；隔河岩和高坝洲电站日内均处于蓄水状态，水位持续抬高，且保持较高的运行水位。相较于实际运行过程隔河岩电站和高坝洲电站发电流量均有减小，系统整体水量消耗呈现上游....

本文编号：3964257