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摘要:
针对内部搜索算法(ISA)具有寻优精度差的缺陷,提出缎蓝亭鸟优化器(SBO)与内部搜索算法的混合算法(SBO-ISA)。使用内部搜索算法中的构造组的寻优机制生成的坐标点及在目标函数排名中排在个体的前两名或后两名的个体坐标点扰动缎蓝亭鸟优化器中的个体位置更新机制的当代起始点,并按一定概率选择使用被个体的前两名个体坐标点扰动的缎蓝亭鸟优化器的个体位置更新机制还是被个体的后两名个体坐标点扰动的缎蓝亭鸟优化器的个体位置更新机制生成坐标点。通过对ISA算法的一系列修改,最终加强了算法的寻优能力。仿真实验表明SBO-ISA算法寻优能力优于缎蓝亭鸟优化器,同时也优于内部搜索算法。
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文献信息
篇名 缎蓝亭鸟优化器与内部搜索算法的混合算法
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 缎蓝亭鸟优化器 元启发式算法 内部搜索算法 混合算法
年,卷(期) 2019,(10X) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 185-193
页数 9页 分类号 TP18
字数 语种
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 陈平华 广东工业大学计算机学院 84 860 11.0 28.0
2 余俊毅 广东工业大学计算机学院 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
缎蓝亭鸟优化器
元启发式算法
内部搜索算法
混合算法
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研究来源
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