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摘要:
果蝇优化算法(FOA)是一种新的全局优化算法,其灵感源于果蝇的嗅觉和视觉觅食行为,该算法具有很强的连续优化问题的解决能力.然而,FOA存在算法候选解不能取负值、种群多样性差、局部搜索能力弱等缺点.为了克服上述不足,该文提出了一种基于多策略进化和动态更新种群最优信息的改进果蝇优化算法(MDFOA).算法引入了一种有效的多策略候选解生成方法和一个新的控制参数,较好的平衡了算法的全局搜索和局部搜索能力.此外,还设计了全局最优信息的实时更新机制,提高了算法的收敛速度,采用29个复杂的基准测试函数来检验该算法的有效性.实验结果表明,该算法的优化性能优于FOA、6种改进的FOA及另外两种智能优化算法.
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文献信息
篇名 求解连续优化问题的多策略动态果蝇优化算法
来源期刊 电子科技大学学报 学科 工学
关键词 基准测试函数 连续优化 果蝇优化算法 多策略
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 计算机工程与应用
研究方向 页码范围 718-731
页数 14页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.12178/1001-0548.2019088
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研究主题发展历程
节点文献
基准测试函数
连续优化
果蝇优化算法
多策略
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子科技大学学报
双月刊
1001-0548
51-1207/T
大16开
成都市成华区建设北路二段四号
62-34
1959
chi
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