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摘要:
针对灰狼优化算法后期收敛速度慢,求解精度低等问题,提出一种基于模糊控制的权重决策灰狼优化算法.首先,提出一种新的非线性收敛因子,以提高算法的全局搜索能力及收敛速度;其次,提出一种基于模糊控制的权重决策策略,通过模糊控制器对决策层的个体赋予不同权重进行种群位置更新的决策,增强算法的寻优能力.选取23个标准测试函数对该算法及对比算法进行数值实验,实验结果表明,本文提出的改进的灰狼优化算法在求解精度和算法稳定性等指标优于对比算法.
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文献信息
篇名 基于模糊控制的权重决策灰狼优化算法
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 灰狼优化算法(GWO) 模糊控制 启发算法 权重因子 群体优化算法
年,卷(期) 2018,(10) 所属期刊栏目 软件技术·算法
研究方向 页码范围 202-208
页数 7页 分类号
字数 4180字 语种 中文
DOI 10.15888/j.cnki.csa.006569
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 王东辉 中国科学院声学研究所中国科学院水下航行器信息技术重点实验室 63 370 10.0 17.0
5 邢燕祯 中国科学院声学研究所 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
灰狼优化算法(GWO)
模糊控制
启发算法
权重因子
群体优化算法
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
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
总下载数(次)
20
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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