Improved parallel chaos optimization algorithm
Improved parallel chaos optimization algorithm
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改进的并行混沌优化算法
DOI：
10.1016/j.amc.2012.09.053
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发表时间：
2012-12
影响因子：
4
通讯作者：
Hui Wang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xiaofang Yuan;Yimin Yang;Hui Wang
混沌优化算法（COA）具有易于实现、执行时间短、具有较强的跳出局部最优机制等特点，是一种很有前途的工程应用工具。如何设计方法来改进行动方案的趋同性是一个具有挑战性的问题。提出了一种改进的变尺度并行混沌优化算法（MPCOA），并详细研究了MPCOA的三种改进方法：结合单纯形搜索法的MPCOA、基于竞争/合作互通的MPCOA、结合和声搜索法的MPCOA。仿真结果表明了这些混沌优化算法的有效性。
Chaos optimization algorithm (COA), which has the features of easy implementation, short execution time and robust mechanisms of escaping from the local optimum, is a promising tool for the engineering applications. The design of approaches to improve the convergence of the COA is a challenging issue. Improved mutative-scale parallel chaotic optimization algorithm (MPCOA) are proposed in this paper, and three ways of improvements for MPCOA are investigated in detail: MPCOA combined with simplex search method, MPCOA based on competitive/cooperative inter-communication, MPCOA combined with harmony search algorithm. Several simulation results are used to show the effective performance of these chaos optimization algorithms.
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影响因子：
2.1
作者：
Xiao-fang Yuan;Yao-nan Wang
通讯作者：
Xiao-fang Yuan;Yao-nan Wang
DOI：
10.4028/www.scientific.net/amr.179-180.983
发表时间：
2011-01
期刊：
Advanced Materials Research
影响因子：
--
作者：
Wen Bai Chen;Ran Gu;Jin Ao Li;Yu Lu
通讯作者：
Wen Bai Chen;Ran Gu;Jin Ao Li;Yu Lu
DOI：
--
发表时间：
2010
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Zhiqiang Zhang;Zheng Tang;Shangce Gao;Gang Yang
通讯作者：
Zhiqiang Zhang;Zheng Tang;Shangce Gao;Gang Yang
DOI：
10.1016/j.amc.2011.09.028
发表时间：
2012-02
期刊：
Appl. Math. Comput.
影响因子：
--
作者：
Yimin Yang;Yaonan Wang;X. Yuan;F. Yin
通讯作者：
Yimin Yang;Yaonan Wang;X. Yuan;F. Yin
影响因子：
1.7
作者：
Li, B;Jiang, WS
通讯作者：
Jiang, WS