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摘要:
提出一种自适应反向竞争和声搜索算法。该算法简单分析和声搜索算法步长设置的盲目性,提出一种自适应步长调整操作。算法融合反向学习策略的优势,建立末位淘汰竞争选择机制,以进一步提高算法的全局搜索能力,防止算法陷入局部最优。为验证文中算法的有效性,优化经典测试函数,数值结果表明文中算法在精度和鲁棒性方面比和声搜索算法及目前较优的改进和声搜索算法更好。最后通过优化求解热交换器和减速器设计问题,证明文中算法求解结果优于其他算法。
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文献信息
篇名 自适应反向竞争和声搜索算法及其优化
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 自适应步长调整 反向学习 竞争选择 精度
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 305-312
页数 8页 分类号 TP301.6
字数 5491字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 高立群 东北大学信息科学与工程学院 201 2757 24.0 42.0
2 孔祥勇 东北大学信息科学与工程学院 26 270 9.0 15.0
3 欧阳海滨 东北大学信息科学与工程学院 28 335 10.0 17.0
4 邹德旋 江苏师范大学电气工程及自动化学院 22 100 6.0 9.0
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研究主题发展历程
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自适应步长调整
反向学习
竞争选择
精度
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
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2928
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8
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30919
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