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oe1(光电查) - 科学论文

3 条数据
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  • [2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC）- 美国伊利诺伊州芝加哥（2019.6.16-2019.6.21）] 2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC）- 利用TOF-SIMS理解导致钙钛矿光伏器件深度剖析中固有阳离子梯度的测量伪影

    摘要： 本文利用进化过程中已有的累积相关性信息，提出了一种针对差分进化（DE）算法新个体繁殖机制的预测方法。DE采用分布式模型（DM）生成新个体，具有较强探索性；而进化策略（ES）通过集中式模型（CM）产生后代，在适应过程中保持收敛动量。本研究借鉴协方差矩阵自适应ES中CM的关键特性——累积学习的进化路径（EP），构建了名为DEEP（带EP的差分进化）的新进化算法框架。该框架无需机械整合基于CM与DM的两种算法，却兼具两者的优势，从而显著提升性能。在此架构下，DEEP算法可内生建立自适应机制，简化算法控制参数的预设工作。论文开发并展示了两种DEEP变体。在CEC'13测试集和两个实际问题上的实验表明，相比原始DE算法及其他先进EA算法，DEEP算法展现出优异性能。

    关键词： 进化路径（EP）、累积学习、进化计算、差分进化（DE）

    更新于2025-09-23 15:19:57

  • [IEEE 2019化合物半导体周（CSW）- 日本奈良（2019.5.19-2019.5.23）] 2019年化合物半导体周（CSW）- 用于降低微分电阻的埋脊波导型GaInAsP/InP薄膜分布布拉格反射激光器

    摘要： 本文利用进化过程中已有的累积相关性信息，提出了一种针对差分进化（DE）算法新个体繁殖机制的预测方法。DE采用分布式模型（DM）生成新个体，具有较强探索性；而进化策略（ES）通过集中式模型（CM）产生后代，在适应过程中保持收敛动量。本研究借鉴协方差矩阵自适应ES中CM的关键特性——累积学习的进化路径（EP），构建了一个名为DEEP（即带有EP的差分进化）的新进化算法框架。该框架无需机械整合基于CM与DM的两种算法，却兼具两者的优势，从而显著提升性能。在此架构下，DEEP算法可内生构建自适应机制，降低算法控制参数预定的难度。本文开发了两种DEEP变体，并通过CEC'13测试集及两个实际问题的实验表明：相较于原始DE算法及其他先进进化算法，DEEP算法展现出优异性能。

    关键词： 进化计算，差分进化（DE），进化路径（EP），累积学习

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [IEEE 2019欧洲激光与光电会议暨欧洲量子电子学会议(CLEO/Europe-EQEC) - 德国慕尼黑(2019.6.23-2019.6.27)] 2019年欧洲激光与光电会议暨欧洲量子电子学会议(CLEO/Europe-EQEC) - 基于多轮往返延迟的硅基集成光子储备池计算架构

    摘要： 本文提出了一种用于多目标优化的多种群协同差分进化算法。该算法针对M目标优化问题，设置了M个单目标优化子种群和一个存档种群。每个子种群采用自适应差分进化算法来优化多目标优化问题（MOP）中对应的单个目标，存档种群同样通过自适应差分进化算法进行优化。该存档种群不仅用于保存迄今为止发现的所有非支配解，还能引导各子种群沿整个帕累托前沿进行搜索。这（M+1）个种群通过自适应差分进化算法协同优化MOP的所有目标。在二目标、三目标及多目标基准问题上的仿真结果表明，该算法优于部分前沿多目标差分进化算法及其他主流多目标进化算法。研究还探讨了该算法的在线搜索行为与参数敏感性。

    关键词： 存档、差分进化（DE）、协作种群、搜索、多目标优化、多目标优化

    更新于2025-09-19 17:13:59