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摘要:
蚁狮算法作为一种新型的群智能仿生算法,由于其参数设置少,寻优精度高等特点,已被广泛的用于求解各种优化问题,但其关键参数值的设置没有理论指导,盲目设置往往会对算法本身性能造成显著影响.以经典统计学中的单因素方差分析为基础,设计了蚁狮算法的参数对收敛性能影响的效能实验,对算法的种群规模P、步长浮动因子γ、陷阱浮动因子β设置不同的参数水平,通过统计分析得出参数水平对蚁狮算法收敛速度和收敛精度等性能影响的一般规律,获得稳健和高效的优化效果.
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文献信息
篇名 蚁狮算法的参数效能统计分析
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 蚁狮算法 参数效能 统计分析
年,卷(期) 2022,(3) 所属期刊栏目 仿真方法与算法
研究方向 页码范围 330-334
页数 5页 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2022.03.064
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研究主题发展历程
节点文献
蚁狮算法
参数效能
统计分析
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
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
总被引数(次)
127174
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