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一种用于大范围优化的随机主导学习群优化算法
1
作者 徐洪斌 李田军 +1 位作者 方明亮 李飞 《赤峰学院学报（自然科学版）》 2019年第11期47-50,共4页
针对常规进化算法在求解大范围优化问题时面临计算时间长、占据空间大等难题,本文提出了一种简单而有效的随机主导学习群优化算法-SDLSO.该算法通过引入支配的概念,即从种群中随机选择两个粒子支配该粒子时,采用速度和位置更新公式对粒... 针对常规进化算法在求解大范围优化问题时面临计算时间长、占据空间大等难题,本文提出了一种简单而有效的随机主导学习群优化算法-SDLSO.该算法通过引入支配的概念,即从种群中随机选择两个粒子支配该粒子时,采用速度和位置更新公式对粒子进行学习更新,综合权衡算法的勘探和开采能力.为了协助粒子群跳出局部最优,设计了一种参数自适应更新策略.选择CEC2010大范围测试函数对SDLSO算法和CSO算法进行数值仿真实验,结果表明所提出的算法可以有效求解大范围优化问题. 展开更多
关键词 大范围优化 高维问题 随机主导学习 粒子群优化算法 参数自适应策略
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