通过随机算法参数改进的简化差分进化算法
差分进化算法是一种解决复杂优化问题的有效算法，但算法对使用的参数(包括缩放因子F[0,2]及交叉因子CR[0,1])相当敏感，不适当的算法参数的选择很大程度地影响着算法的性能。因此本文介绍几种算法参数的随机选取策略，不但可以减少对算法参数的敏感，而且简化了差分进化算法：
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Archive for '博客'
现代水文学发展方向和基础方法思考
随着经济社会的发展，水文学无论是研究对象和服务对象均发生了深刻演变，水文基础理论、变化环境下的水文响应及其规律、水文循环系统边界问题、水文预测与预报以及水文观测和实验新技术成为现代水文学研究的重点。现代水文学的基本方法也必须相应进行创新，在思维方法要强化整体论的指导，在逻辑方法上实现归纳与演绎推理的综合与突破、在描述方法上实现集总式与分布式的统一、在分析方法上实现物理认知与数学描述的协同。
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含边界变异的粒子群优化算法
标准PSO中，当某个粒子在搜索过程中飞出可行域时，通常的处理方式是使该粒子的位置处于边界上，即采用策略：
where (X > Xmax) X = Xmax
where (X < Xmin) X = Xmin
这样做的缺点是，如果边界附近存在着局部最优，很容易使粒子陷入局部最优点，从而产生停滞。
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