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摘要:
为了解决风驱动优化算法处理多峰值问题时陷入局部最优而无法成功脱困,并且不能取得全局最优解,提出基于模拟退火和历史存档的算法融合改进策略.当风驱动优化算法陷入局部停滞状态时,采用模拟退火改进策略通过以概率作为接受新状态的方法,可以有效避免搜索陷入局部最优的问题,提高算法取得全局最优解的能力.当算法陷入长时间的周期迭代且无法进一步取得最优解时,采用历史存档改进策略变异一定百分比的种群,使算法改进后具有跳出局部最优解的能力.通过实验结果表明,基于模拟退火和历史存档的风驱动优化算法与粒子群算法、标准风驱动算法相比,全局搜索能力更强、收敛速度更快、精度更高、寻优能力更佳.
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文献信息
篇名 基于模拟退火和历史存档融合的风驱动优化算法
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 风驱动优化算法 模拟退火 历史存档 变异
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目 算法
研究方向 页码范围 234-240,258
页数 8页 分类号 TP3
字数 4967字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.06.043
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 曹小鹏 西安邮电大学计算机学院 25 104 7.0 9.0
2 张莹 西安邮电大学计算机学院 7 25 2.0 4.0
3 唐煜 西安邮电大学计算机学院 3 2 1.0 1.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
风驱动优化算法
模拟退火
历史存档
变异
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
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
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101489
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