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摘要:
在自然计算方法中,高维问题的出现使现有一些优化算法虽然能够避免算法陷入局部最优,但是使得算法的性能变差、运行时间变长.在传统自然计算方法的基础上,提出基于LLE(Local Linear Embedding)算法的自然计算方法,通过对算法中邻居粒子k和维数d的取值进行分析,降维后使算法得到较好的寻优效果.在此过程中,将降维后的数据增加一个小偏置s来增加种群的多样性.将该策略分别应用于粒子群算法和遗传算法中,采用经典测试函数以及主流针对维数进行优化的4个算法来验证其性能.实验结果表明,改进的算法在求解精度和收敛速度上均有明显的提升.
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文献信息
篇名 基于LLE降维思想的自然计算方法
来源期刊 系统仿真学报 学科 工学
关键词 高维 自然计算方法 LLE 降维
年,卷(期) 2020,(10) 所属期刊栏目 仿真支撑平台/系统技术
研究方向 页码范围 1943-1955
页数 13页 分类号 TP301
字数 语种 中文
DOI 10.16182/j.issn1004731x.joss.20-FZ0328
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 季伟东 25 94 6.0 9.0
2 张潞瑶 1 0 0.0 0.0
3 程昊 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
高维
自然计算方法
LLE
降维
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
系统仿真学报
月刊
1004-731X
11-3092/V
大16开
北京市海淀区永定路50号院
82-9
1989
chi
出版文献量(篇)
14694
总下载数(次)
35
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173926
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