针对柔性作业车间调度问题，对生物地理学优化算法中的迁移操作和突变操作进行改进，提出一种改进的生物地理学优化算法。在算法初始阶......

针对约束优化问题的特点,给出一种改进差分进化算法.将差分进化算法做了适当修正,在初始化中加入迁移操作,依据违反约束度函数和原......

遗传算法是解决最优化问题的一种有效方法，并行化处理是其重要发展方向．文中基于群体分组并行性提出一种引入精英保留机制和迁移操作......

针对露天矿低碳运输调度问题,以采矿场开采量、破碎场破碎量及卡车数量为约束条件,以碳排费用和运输费用之和最小为目标函数,建立......

遗传算法是一种随机性的全局优化算法。粗粒度并行遗传算法作为遗传算法的一个重要改进型,具有比经典遗传算法更好的计算性能,可以......

将差分进化算法（DE）用于多目标优化问题，提出了一种精英保留和进化进程中非支配解集迁移操作的差分进化算法，以保证所求得多目标优化问......

针对粒子群算法在求解无功优化问题时存在早熟收敛,易陷于局部最优的现象,提出了自学习迁移粒子群算法(self-learning migration p......

生物地理学优化算法(Biogeography-Based Optimization,BBO)是Simon提出的一种基于生物地理学理论的新型智能优化算法,具有良好的......

粒子群优化算法作为群体智能的一种,模拟了鸟群寻觅食物的生物行为,通过个体信息和社会信息在搜索空间中找寻最优。由于粒子群算法......