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基于混沌的生物地理分布优化算法
被引量:
7
1
作者
张萍
魏平
+1 位作者
于鸿洋
费春
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期65-69,共5页
生物地理分布优化算法(BBO)是一种新型的智能优化算法,其寻优能力优于以往的智能优化算法,但同样存在早熟收敛的缺陷。针对该问题,提出了基于混沌的生物地理分布优化算法(CSBBO)。该算法首先利用分段混沌映射产生初始种群,再根据BBO算...
生物地理分布优化算法(BBO)是一种新型的智能优化算法,其寻优能力优于以往的智能优化算法,但同样存在早熟收敛的缺陷。针对该问题,提出了基于混沌的生物地理分布优化算法(CSBBO)。该算法首先利用分段混沌映射产生初始种群,再根据BBO算法进行全局搜索得到当前最优解,最后以该解为基础进行混沌搜索得到全局最优解。仿真测试表明,该算法的收敛速度和寻优精度均优于BBO算法和以往智能优化算法。
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关键词
生物地理分布优化
全局
优化
智能计算
分段混沌映射
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职称材料
题名
基于混沌的生物地理分布优化算法
被引量:
7
1
作者
张萍
魏平
于鸿洋
费春
机构
电子科技大学电子工程学院
电子科技大学计算机科学与工程学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期65-69,共5页
基金
中央高校基本科研业务费(ZYGX2009J024)
文摘
生物地理分布优化算法(BBO)是一种新型的智能优化算法,其寻优能力优于以往的智能优化算法,但同样存在早熟收敛的缺陷。针对该问题,提出了基于混沌的生物地理分布优化算法(CSBBO)。该算法首先利用分段混沌映射产生初始种群,再根据BBO算法进行全局搜索得到当前最优解,最后以该解为基础进行混沌搜索得到全局最优解。仿真测试表明,该算法的收敛速度和寻优精度均优于BBO算法和以往智能优化算法。
关键词
生物地理分布优化
全局
优化
智能计算
分段混沌映射
Keywords
biogeography-based optimization
global optimization
intelligent computing
piecewise chaotic map
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混沌的生物地理分布优化算法
张萍
魏平
于鸿洋
费春
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
7
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