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摘要:
针对人工鱼群算法(AFSA)不能完美地平衡局部寻优与全局寻优,且缺乏跳出局部最优能力等问题,提出了一种基于基因交换的自适应人工鱼群算法(AAFSA-GE).首先利用自适应的视野和步长提高搜索的速度及精度,然后利用混乱行为和基因交换行为增强跳出局部最优的能力并提高搜索效率.为了证明算法的有效性,在实验中使用了10种经典的测试函数将所提算法与规范鱼群算法(NFSA)、基于扩展记忆粒子群优化算法的人工鱼群算法(PSOEM-FSA)、综合改进人工鱼群算法(CIAFSA)等改进鱼群算法进行了比较.实验结果表明,AAFSA-GE较PSOEM-FSA、CIAFSA具有更优秀局部寻优能力和全局寻优能力,较NFSA具有更高的搜索效率以及更好的全局寻优能力.
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文献信息
篇名 基于基因交换的自适应人工鱼群算法
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 人工鱼群算法 自适应视野和步长 基因交换 混乱行为 函数优化
年,卷(期) 2022,(3) 所属期刊栏目 2021年中国计算机学会人工智能会议(CCFAI 2021)|2021 CCF Conference on Artificial Intelligence (CCFAI 2021)
研究方向 页码范围 701-707
页数 7页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.11772/j.issn.1001-9081.2021040775
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
人工鱼群算法
自适应视野和步长
基因交换
混乱行为
函数优化
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
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
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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