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We present an algorithm for finding the global minimum of multimodal functions.
The proposed algorithm is based on differential evolution (DE). Its distinguishing features are that it implements pre-calculated differentials and that it
suitably u
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针对多峰函数优化问题，借鉴混沌遍历特性和免疫网络理论，提出一种免疫混沌网络算法。算法利用混沌运动的自身规律在不同的峰值区域内搜索最佳抗体，增强了算法的局部搜索能力；采用网络抑制策略，保持了种群的多样性；通过网络补充机制自适应地调节抗体群的规模，提高了算法对不同类型多峰函数的适应能力。仿真结果表明该算法能有效地改善种群的多样性，较好地保持全局搜索和局部搜索的动态平衡，具有更强的多峰函数优化能力-Referred to the ergodicity of chaos and immune netwo
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Simulated Annealing With Local Search—A Hybrid
Algorithm for Unit Commitment
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某些实际问题的优化目标是求所有的局部最优解, 即求解多峰寻优问题, 为了求解多峰优化问题, 提出了改造的微粒
群优化算法. 尽量减少微粒群算法中的全局因素, 从而增大其局部因素, 同时采用变步长方法增加微粒的多样性. 并给出了该算法
的原理和步骤. 仿真实验表明该算法概念清楚, 计算简单, 具有很好的局部寻优特性, 可应用求解于多峰寻优问题. 另外还给出了几
个运算实例和与其它优化算法的比较.-Some of the practical problems the optimizati
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为寻求复杂多峰函数的全局最优解问题, 提出了新型混合算法。该算法由带共享函数
的遗传算法、移民技术、聚类算法和改进的Pow ell 算法组成。由于上述算法的有机配合, 提高了
混合算法的全局和局部搜索能力。油藏系统应用实例和仿真实例证明了算法的有效性-Complex multimodal function to find a global optimal solution of problem, a new hybrid algorithm. The algorithm function
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本文研究了多峰优化问题, 利用梯度算子和筛选策略, 得到了一种可求解多峰函数
全部最优解的改进型遗传算法. 数值模拟结果表明, 该算法在处理复杂多峰函数优化问题时, 局
部搜索能力和克服过早收敛能力方面相对于传统遗传算法均有很大提高.-In this paper, multimodal optimization problems, the use of gradient operator and screening strategies can be solved by a multi-
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可以实现将本地图片上传至窗口并能放置在窗口中央，使用SIFT算法将图片的信息提取到txt文档中-Can realize local pictures will be uploaded to the window and can be put in the window, SIFT algorithm using the picture, information extraction to TXT documents of
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模拟退火算法是通过赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性，从而可有效避免陷入局部极小并最终趋于全局最优的串行结构的优化算法-Simulated annealing algorithm is the search process by giving a time-change and ultimately tends to zero the probability of jumps, and thus can effectively avoid falling into local min
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引入能够处理混合型数据的K-prototypes聚类算法，在此基础上构造了一种基于粒子群优化算法和K-prototypes方法的混合聚类算法-this paper employs the K-prototypes clustering algorithm to deal with mixed valued data, and designs a hybrid clustering algorithm based on particle swarm optimization algorithm a
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由Karaboga提出的一种人工智能算法（Delphi版），通过模拟蜜蜂寻找食物的行为的优化方法。它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。-The proposed by Karaboga, an artificial intelligence algorithm (Delphi Edition), by simulating the bees to find food behavi
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hybrid algorithms(genetic algorithm + local search) for optimizing OSPF routing weigth.-hybrid algorithms(genetic algorithm + local search) for optimizing OSPF routing weigth.
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C++ language the algorithm: Reactive local search for the maximum clique problem.
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经典遗传算法利用单一种群对种群个体进行交叉、变异和选择操作，在进化过程中的超级个体易产生过早收敛现象，粗粒度并行遗传算法利用多个子种群进行进化计算，各子群体分别独立进行遗传操作，相互交换最优个体后继续进化。该文证明了该算法的搜索过程是一个有限时齐遍历马尔柯夫链，给出粗粒度并行遗传算法全局最优收敛性证明。对于旅行商问题TSP利用粗粒度并行遗传算法进行了求解，以解决经典遗传算法的收敛到局部最优值问题。仿真结果表明，算法的收敛性能优于经典遗传算法。-Classic genetic algorithm
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人工势场法用于局部搜索，A*算法用于全局搜索，结合二者-Artificial potential field method for local search, A* algorithm for global search, combine both
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遗传算法虽然全局搜索能力较强，但是局部搜索能力较弱，一般只能搜索到函数优化问题的次优解，而不是最优解，特别是函数具有多个峰值时，遗传算法易陷入局部极小，不能找到真正的全局最优解。非线性规划因多采用梯度下降方法求解，而具有极强的局部搜索能力。因此，本源代码结合两种算法的优点，一方面采用遗传算法进行全局搜索，另一方面采用非线性规划进行局部搜索，以得到函数优化问题的全局最优解。实验证明，这种方法不仅能解决多峰函数寻优易陷入局部极小的问题，而且具有很高的迭代寻优效率，取得了满意的结果。-Global s
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文化基因算法伪代码，是遗传算法与其他局部搜索方法的结合-Cultural and genetic algorithm pseudo-code is a combination of genetic algorithms and other local search methods
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使用粒子群算法解决优化问题，该算法有全局搜索和局部搜索能力，方便快捷。-Particle swarm algorithm to solve the optimization problem, the algorithm global search and local search capability, quick and easy.
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进行对非局部均值算法的详细讨论包括权值的计算，均值的实现以及对于搜索窗口的讨论-Detailed discussion of the non-local means algorithm including the calculation of the weights, the realization of the mean and the discussion of the search window
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Shu－ChuanChu受到猫日常行为动作的启发，于2006年提出了猫群算法。猫群算法的最大特征表现为在进化过程中能够同时进行局部搜索和全局搜索，具有很好的收敛速度-Shu- ChuanChu inspired by cats everyday actions, cat swarm algorithm is proposed in 2006. Cat swarm algorithm of the biggest characteristic is in the process of evolut
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禁忌搜索是对局部领域搜索的一种扩展，是一种全局逐步寻优算法。搜索过程可以接受劣解，有较强的爬山能力。领域结构对收敛性有很大影响。这个程序的结构简单，为SWAP操作-Tabu Search is an extension of local search field, is a global optimization algorithm gradually. Search process can accept inferior solutions, strong climbing capabilit
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