导读:本文包含了多父体杂交论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:遗传算法,粒子群优化,差分演化,统一的多父体杂交算法
多父体杂交论文文献综述
姜大志,林佳丽[1]（2010）在《一种统一的多父体杂交算法》一文中研究指出鉴于经典遗传算法、粒子群优化算法、差分演化算法和多父体杂交算法中的操作算子均存在多父体杂交的共性,提出参数和的概念,参数和可以刻画不同的操作算子,也可改变算法的搜索策略.数值实验表明根据参数和所构造的统一的多父体杂交算法具有较好的效率.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2010年12期）
何哲明[2]（2010）在《混合离散变量优化的精英多父体杂交算法》一文中研究指出提出了一种有效求解约束函数优化问题的新型演化算法,该方法能合理地处理优化设计中混合离散变量的取值问题。该方法是在郭涛算法的基础上,通过构造动罚函数,引入精英保存策略,增加父体选择压力加速算法收敛,构造了精英多父体杂交优化算法,开发了混合离散变量优化的精英多父体杂交优化算法程序DEMPCOA1.0。机械优化设计实例表明,该算法对优化设计问题的特性无特殊要求,具有较好的适应性,而且程序运行可靠,全局收敛能力强。(本文来源于《机械传动》期刊2010年10期）
危明,李元香,姜大志,吴志健,汤铭端[3]（2008）在《基于动力学的多父体杂交算法》一文中研究指出多父体杂交算法将种群中多个个体张成一个空间,然后在此空间中进行空间搜索,该算法具有很强的解搜索能力和较快的运行速度。动力学演化算法根据粒子群的统计物理特性,模拟粒子群在空间中的运动,提出了一种基于统计物理的粒子选择机制。数值实验表明,动力学演化算法是有效的。结合动力学演化算法的选择策略和多父体杂交算法的遗传操作,提出一种新的基于动力学的多父体杂交算法。该算法对多父体杂交算法中的替换策略进行改进,有效地提高了算法的求解能力,数值实验表明新算法可以很好的收敛,能够快速的找到问题的最优解。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2008年21期）
刘淳安[4]（2006）在《基于实数编码的多父体杂交遗传算法》一文中研究指出针对标准遗传算法(SGA)在实际应用中存在早熟收敛、精度较差及运算速度慢的缺点,文章提出了一种基于实数编码的多父体杂交遗传算法(MPGA)。该算法通过引入多父体杂交算子和新的变异算子,有效的增强了种群的多样性及算法跳出局部最优解的能力。实验结果表明该算法能够有效的提高全局搜索能力和局部快速搜索能力,对改进SGA的缺点是十分有效的。(本文来源于《西华大学学报(自然科学版)》期刊2006年04期）
高汉平,杨族桥,肖飞[5]（2006）在《基于多父体杂交的小生境演化算法》一文中研究指出在分析了简单遗传算法求解带约束的多峰值函数优化中存在的问题的基础上,提出了利用小生境技术和多父体杂交的演化算法,对复杂的多峰值函数优化问题进行了测试,证实该算法能够快速求出多峰函数的所有全局最优解,而且搜索效率高,达到了令人满意的效果.(本文来源于《黄冈师范学院学报》期刊2006年03期）
陈子仪,康立山[6]（2006）在《多父体杂交演化算法求解约束优化问题》一文中研究指出提出了一种求解约束函数优化问题的新算法。设计了3种新的多父体杂交算子,这3种算子都使用了统计信息来决定搜索方向,使算法具有较高的收敛速度,同时又具有互补的特性,使得种群在演化过程中能保持较好的多样性,不容易陷入局部最优。对常见测试函数的数值实验证实了新方法的有效性、通用性和稳健性,其性能优于现有的一些演化算法。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2006年05期）
张晓刚[7]（2005）在《一种基于克隆选择与多父体杂交的函数优化算法》一文中研究指出提出了一种基于克隆选择与多父体杂交操作的函数优化算法。算法通过克隆选择、高频变异与多父体杂交 操作对多个可行解进行搜索,提高了克隆选择算法在解决函数优化问题的全局寻优性能。(本文来源于《湖北成人教育学院学报》期刊2005年02期）
陈文平,康立山[8]（2003）在《基于多父体杂交的多目标演化优化算法》一文中研究指出多目标优化问题是演化计算领域的一个新热点。提出了一种求解Pareto最优解集的新算法,它既能较快地收敛,又能有效保持种群的多样性。新算法引入了“约束占优”的概念;采用多父体杂交算子(一种多父体非凸线性组合算子),最小淘汰压力策略(每次只淘汰群体中的一个最差个体),以及适应值共享的niche技术,这样既保证了近似解集对Pareto前沿的逼近,又保持了解集分布的均匀性。对一些代表性的BenchMark问题(包括凸的与非凸的、连续的与间断的、带约束的与不带约束的各种问题)数值试验都取得了很好的结果。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2003年10期）
多父体杂交论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
提出了一种有效求解约束函数优化问题的新型演化算法,该方法能合理地处理优化设计中混合离散变量的取值问题。该方法是在郭涛算法的基础上,通过构造动罚函数,引入精英保存策略,增加父体选择压力加速算法收敛,构造了精英多父体杂交优化算法,开发了混合离散变量优化的精英多父体杂交优化算法程序DEMPCOA1.0。机械优化设计实例表明,该算法对优化设计问题的特性无特殊要求,具有较好的适应性,而且程序运行可靠,全局收敛能力强。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多父体杂交论文参考文献
[1].姜大志,林佳丽.一种统一的多父体杂交算法[J].华中科技大学学报(自然科学版).2010
[2].何哲明.混合离散变量优化的精英多父体杂交算法[J].机械传动.2010
[3].危明,李元香,姜大志,吴志健,汤铭端.基于动力学的多父体杂交算法[J].系统仿真学报.2008
[4].刘淳安.基于实数编码的多父体杂交遗传算法[J].西华大学学报(自然科学版).2006
[5].高汉平,杨族桥,肖飞.基于多父体杂交的小生境演化算法[J].黄冈师范学院学报.2006
[6].陈子仪,康立山.多父体杂交演化算法求解约束优化问题[J].武汉大学学报(信息科学版).2006
[7].张晓刚.一种基于克隆选择与多父体杂交的函数优化算法[J].湖北成人教育学院学报.2005
[8].陈文平,康立山.基于多父体杂交的多目标演化优化算法[J].计算机工程与应用.2003
标签：遗传算法; 粒子群优化; 差分演化; 统一的多父体杂交算法;