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摘要:
为了改善帝国竞争算法(Imperialist Competitive Algorithm,ICA)易早熟收敛,搜索范围低,精度小,帝国之间信息交互性不强等缺点,提出了两种基于同化模型和竞争模型的改进的ICA算法.针对殖民地在移动过程中由于过于直接的靠近统治者而造成的搜索范围过小以及容易陷入局部最优的情况在同化过程中引入了差异因子来增大搜索范围.针对帝国之间的交互性的缺失,引入了人忠诚度的算子来实现帝国交互以及同化机制的模型改变,较强的帝国统治者会因为忠诚度算子获得更多的支持,从而细致划分了一个帝国中的每个国家,利用纳什均衡和最大最小公平性引导帝国竞争进而使算法向最优解进行搜索.在竞争过程中设置时间节点动态划分迭代阶段,根据迭代的不同阶段特点选择最优竞争系数.对算法进行了理论证明,最后将算法应用于多个函数进行检测并与其他的改进ICA算法进行比较,在搜索精度和范围广度上有了一定的提高.
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文献信息
篇名 改进型帝国竞争模型算法的研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 帝国竞争算法 同化模型 竞争模型 收敛性定理 纳什均衡
年,卷(期) 2018,(12) 所属期刊栏目 工程与应用
研究方向 页码范围 206-213
页数 8页 分类号 TP301
字数 6492字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1701-0145
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 虞慧群 华东理工大学信息科学与工程学院 113 814 14.0 24.0
2 冯翔 华东理工大学信息科学与工程学院 25 103 6.0 8.0
6 陈禹 华东理工大学信息科学与工程学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
帝国竞争算法
同化模型
竞争模型
收敛性定理
纳什均衡
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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