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多策略改进的持续爆破算法
1
作者
戴泽敏
曹连英
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第1期148-157,共10页
为解决持续爆破算法寻优精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种多策略改进的持续爆破算法。在阶段寻优过程中,基于历史阶段最优解提出新的动态爆破半径,提高算法的寻优精度;通过对阶段最优解进行反向变异提高算法跳出局部最优的能力。...
为解决持续爆破算法寻优精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种多策略改进的持续爆破算法。在阶段寻优过程中,基于历史阶段最优解提出新的动态爆破半径,提高算法的寻优精度;通过对阶段最优解进行反向变异提高算法跳出局部最优的能力。通过阶段局部最优解向阶段最优解的方向移动的策略更新种群位置,实现种群信息的有效交互。实验结果表明,改进算法的寻优精度和收敛速度明显提升,在求解高维函数优化问题时也有较好的寻优表现。
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关键词
持续爆破算法
寻优性能
局部最优
函数优化
反向学习
动态半径
高维优化
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职称材料
题名
多策略改进的持续爆破算法
1
作者
戴泽敏
曹连英
机构
东北林业大学理学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第1期148-157,共10页
基金
中央高校基本科研业务费专项基金项目(2572018BC20)
黑龙江省自然科学基金项目(C201408)。
文摘
为解决持续爆破算法寻优精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种多策略改进的持续爆破算法。在阶段寻优过程中,基于历史阶段最优解提出新的动态爆破半径,提高算法的寻优精度;通过对阶段最优解进行反向变异提高算法跳出局部最优的能力。通过阶段局部最优解向阶段最优解的方向移动的策略更新种群位置,实现种群信息的有效交互。实验结果表明,改进算法的寻优精度和收敛速度明显提升,在求解高维函数优化问题时也有较好的寻优表现。
关键词
持续爆破算法
寻优性能
局部最优
函数优化
反向学习
动态半径
高维优化
Keywords
continued explosion algorithm
optimization ability
local optimum
function optimization
opposition-based learning
dynamic radius
high-dimensional optimization
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多策略改进的持续爆破算法
戴泽敏
曹连英
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
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