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摘要:
针对基本果蝇优化算法(FOA)求解高维复杂问题时求解精度低,收敛速度慢等问题,提出一种动态搜索协同进化的果蝇优化算法(DCFOA).通过加入精英个体提高种群多样性并以一个线性递减的牵引因子诱导精英个体从算法初期就协同寻优,扩大其全局其搜索能力.当算法后期个体聚集度变大果蝇个体多样性变低,引入搜索空间压缩的搜寻策略,将目标问题的空间域动态变化为一种自适应步长,帮助算法跳出局部最优而进行深度寻优.对6个经典测试函数的实验证明,该算法可以有效避免早熟收敛,改善收敛速度,提高求解精度.
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多策略
协同进化
全局优化
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文献信息
篇名 动态搜索协同进化的果蝇优化算法
来源期刊 小型微型计算机系统 学科 工学
关键词 果蝇优化算法 牵引因子 精英个体 动态压缩空间
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目 人工智能与算法研究
研究方向 页码范围 48-52
页数 5页 分类号 TP18|TP301
字数 4943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 张水平 江西理工大学信息工程学院 45 302 11.0 16.0
2 陈阳 江西理工大学信息工程学院 9 37 4.0 6.0
3 丁小军 江西理工大学信息工程学院 1 9 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
果蝇优化算法
牵引因子
精英个体
动态压缩空间
研究起点
研究来源
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研究去脉
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期刊影响力
小型微型计算机系统
月刊
1000-1220
21-1106/TP
大16开
辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
8-108
1980
chi
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