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摘要:
风驱动优化算法是一种新兴的基于群体的迭代启发式全局优化算法.针对风驱动优化算法易陷入局部最优值的问题,实现了5种带有不同变异策略的风驱动优化算法,这些变异策略分别是小波变异策略、混沌变异策略、非均匀变异策略、高斯变异策略以及柯西变异策略.应用不同变异策略的风驱动优化算法对不同维度的经典测试函数进行了仿真实验,并与粒子群优化算法进行了比较.实验结果表明,小波变异风驱动优化算法具有较强的开发能力,可有效跳出局部最优,其寻优速率、收敛精度及算法稳定性均优于粒子群优化算法、风驱动优化算法和其他改进算法.
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文献信息
篇名 具有强开发能力的风驱动优化算法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 风驱动优化算法 变异 全局优化
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 275-281,305
页数 8页 分类号 TP301.6
字数 7272字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.1.059
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 田雨波 江苏科技大学电子信息学院 109 634 13.0 19.0
2 任作琳 江苏科技大学电子信息学院 6 29 3.0 5.0
3 孙菲艳 江苏科技大学电子信息学院 5 18 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
风驱动优化算法
变异
全局优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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