CEC 05

中国电子商会2005年实参数优化特别会议问题定义及评估准则。。本文给出了25个基准函数,并对一些实参数优化算法进行了实验。Matlab、C和Java中的代码可以在http://www.ntu.edu.sg/home/EPNSugan/。第2节描述了这些函数的数学公式和性质。第三节给出了评价标准。第4节给出了一些注释


zbMATH中的参考文献(参考文献169篇)

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  1. 查克ón卡斯蒂略,乔尔;卡洛斯,塞古拉:增强多样性维护的差异进化(2020)
  2. 梁静;李亚新;瞿伯阳;于昆杰;胡毅:基于适应度景观分析的变异策略选择:初步研究(2020)
  3. 王春凤;刘奎;沈培平:一种新的全局优化遗传算法(2020)
  4. 齐亚迪,拉乌夫;Bencherif Madani,Abdelatif;Ellia,Rachid:使用密集曲线进行连续全局优化的确定性方法(2020)
  5. 巴巴扬,纳雷克;Tahani,Mojtaba:团队安排启发式算法(TAHA):理论与应用(2019)
  6. 哈里森,凯尔·罗伯特;Ombuki Berman,比阿特丽斯·M。;Engelbrecht,Andries P.:使用性能分类器的无参数粒子群优化算法(2019)
  7. 罗、洁;陈慧玲;海达里,阿里·阿斯加尔;徐月婷;张倩;李承业:多策略推动的变异鲸鱼优化方法(2019)
  8. 陈旭;徐斌;于昆杰;杜文丽:《基于教学的优化学习热情机制及其在化工中的应用》(2018)
  9. 伊利哈菲,玛丽亚姆;Hachimi,Hanaa;Elkettani,Youssfi:一种新的混合杜鹃搜索和萤火虫优化(2018)
  10. 范、秦秦;阎雪峰;张一莲:差分进化算法变体的自动选择机制及其应用(2018)
  11. 龙,文;焦建军;梁、西明;唐明珠:求解大规模函数优化问题的灰太狼优化器(2018)
  12. 徐守盛;陈洪泉:基于纳什博弈的大规模设计问题高效全局优化(2018)
  13. 张明;田娜;瓦西里宫;季志诚;王燕:高斯分布的细胞人工蜂群算法(2018)
  14. 比斯瓦,阿努帕姆;Biswas,Bhaskar:使用回归线优势分析进化优化和社区检测算法(2017)
  15. 曹子建;王磊:基于相变现象的连续变量全局优化问题的优化算法(2017)
  16. 拉赫沙尼,霍贾特;Rahati,Amin:数值和工程优化问题的智能多重搜索策略布谷鸟算法(2017)
  17. 文克ó, 塔姆ás;Gelle,Kitti:连续全局优化问题的盆地跳跃网络(2017)
  18. 王丹萍;胡昆源;马连波;何茂伟;陈汉宁:基于以往搜索历史的多物种协同进化粒子群算法(2017)
  19. 王玲;安,鲁;皮,嘉兴;费敏瑞;Pardalos,Panos M.:一种多样化的人类学习优化算法(2017)
  20. 赵福清;邵仲石;王俊彪;Zhang,Chuck:基于混沌微分进化和分布估计的混合优化算法(2017)

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