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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>污染環(huán)境中微生物治理的種群動(dòng)力學(xué)算法PDO-MCCE

      污染環(huán)境中微生物治理的種群動(dòng)力學(xué)算法PDO-MCCE

      2021-04-07 | pdf | 5.54 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　為了解決一些函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題，采用污染環(huán)境中具微生物治理的種群動(dòng)力學(xué)模型，提出了PDO-MCCE算法。在該算法中，個(gè)體被自動(dòng)劃分成正常種群和突變種群2類(lèi)，毎類(lèi)個(gè)體數(shù)依據(jù)種群動(dòng)力學(xué)模型自動(dòng)進(jìn)行計(jì)算和調(diào)整，解決了人為確定個(gè)體數(shù)的難題。該算法擁有7個(gè)算子，其中競(jìng)爭(zhēng)和突變算子分別實(shí)現(xiàn)種群內(nèi)和種群間體之間的信息交換;影響和毒害算子分別實(shí)現(xiàn)強(qiáng)壯個(gè)體的信息擴(kuò)散和環(huán)境信息向個(gè)體傳遞;新生和死亡算子分別増加和減少個(gè)體數(shù);生長(zhǎng)算子可確保該算法具有全局收斂性;突變種群個(gè)體數(shù)的周期性増加，可大幅増加搜索跳出局部最優(yōu)解陷阱的概率;在進(jìn)行迭代計(jì)算時(shí)，算法毎次只處理毎個(gè)個(gè)體特征數(shù)的3/500~-110，從而使時(shí)間復(fù)雜度大幅降低。測(cè)試案例表明，PDO-MCCE算法性能較妤，適于求解一些維教較高的優(yōu)化問(wèn)題。

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