原文服务方: 现代电子技术       
摘要:
针对采用鸟群算法求解实际问题中的复杂函数时存在易陷入局部最优、学习能力差、缺乏收敛性理论分析等问题,提出基于双高斯函数的一种高效鸟群优化算法.该算法增加了鸟群的挑食行为,巧妙地避免初始寻优值易陷入局部最优点或鞍点的问题.同时,通过构建智能学习行为提高算法的自适应学习能力;然后构建双高斯函数更新法提高种群的多样性以增强算法全局搜索能力;最后,对于高效鸟群优化算法,给出时间复杂度分析.对多种标准测试函数进行仿真实验,实验结果表明,对于复杂函数优化,高效鸟群优化算法在达到收敛时其迭代次数相对基本鸟群算法减少50%左右,寻优成功率提高10%左右.
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文献信息
篇名 基于双高斯函数的一种高效鸟群优化算法
来源期刊 现代电子技术 学科
关键词 高效鸟群优化算法 双高斯函数 局部最优点 时间复杂度分析 全局搜索能力 迭代次数
年,卷(期) 2018,(23) 所属期刊栏目 测控与自动化技术
研究方向 页码范围 106-112
页数 7页 分类号 TN02-34|TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.23.023
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 刘勇进 沈阳航空航天大学理学院 12 24 3.0 4.0
2 彭君君 沈阳航空航天大学计算机学院 2 8 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
高效鸟群优化算法
双高斯函数
局部最优点
时间复杂度分析
全局搜索能力
迭代次数
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
现代电子技术
半月刊
1004-373X
61-1224/TN
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
23937
总下载数(次)
0
总被引数(次)
135074
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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