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杂草算法收敛性分析及其在工程中的应用

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针对从自然界中杂草的生长繁殖特性演化而来的新型智能优化算法--扩张性杂草进化算法,通过马尔可夫链,分析证明了它的全局收敛性.相比其他启发式算法,其最大优点是基于种群中优秀的个体有指导地进行搜索,且算法中子代个体按正态分布的方式分布于父代个体周围,在进化过程中通过动态调整此正态分布的标准差,使算法在早期与中期充分保持群落的多样性,较其他启发式算法更容易保证对解空间的全面搜索.而在算法的后期加强对优秀个体周围的局部搜索,从而保证算法能够稳健地收敛到全局最优解.典型的复杂机械优化设计算例结果表明,该算法在优化过程中能有效避开局部最优解,快速、有效地收敛到全局最优解.
Convergence Analysis of Invasive Weed Optimization Algorithm and Its Application in Engineering

张氢、陈丹丹、秦仙蓉、高倩

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同济大学,机械工程学院,上海,201804

杂草算法 进化 优化设计

"十一五"国家科技支撑计划资助项目国家自然科学基金面上基金

2007BAF10B0050975207

2010

10.3969/j.issn.0253-374x.2010.11.024

同济大学学报(自然科学版)
同济大学

同济大学学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心EI
影响因子：0.88
ISSN：0253-374X
年,卷(期)：2010.38(11)
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