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基于目标空间分解和连续变异的多目标粒子群算法 预览
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作者 钱小宇 葛洪伟 蔡明 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期464-470,共7页
针对当前多目标粒子群优化算法收敛性和多样性不佳等问题,提出了一种基于目标空间分解和连续变异的多目标粒子群优化算法。利用目标空间分解方法将粒子群分配到预先设定好的子区域中,在该过程中,通过一种新适应值公式来对每个子区域中... 针对当前多目标粒子群优化算法收敛性和多样性不佳等问题,提出了一种基于目标空间分解和连续变异的多目标粒子群优化算法。利用目标空间分解方法将粒子群分配到预先设定好的子区域中,在该过程中,通过一种新适应值公式来对每个子区域中的粒子进行择优筛选,该适应值公式融入了支配强度因素;在全局搜索过程中,使用差分变异、高斯变异和柯西变异对全局引导粒子的位置进行连续变异操作。将该算法与当前主流的一些多目标优化算法进行对比实验,结果表明,本文提出的算法在提高粒子收敛性的同时,多样性也得到了提升。 展开更多
关键词 多目标优化 粒子群优化算法 分解 子区域 变异 差分 高斯变异 柯西变异
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基于动态全局搜索和柯西变异的花授粉算法 预览
2
作者 贺智明 李文静 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第19期74-80,222共8页
针对基本花授粉算法(FPA)收敛速度慢、寻优精度低以及容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于动态全局搜索和柯西变异的花授粉算法DCFPA。利用混沌映射增强花粉种群初始分布的随机性和均匀性,在全局授粉过程中,引入全局平均最优花粉位... 针对基本花授粉算法(FPA)收敛速度慢、寻优精度低以及容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于动态全局搜索和柯西变异的花授粉算法DCFPA。利用混沌映射增强花粉种群初始分布的随机性和均匀性,在全局授粉过程中,引入全局平均最优花粉位置和动态权重递减因子共同实现花粉个体位置的更新,牵引算法朝着正确的搜索方向进行,避免算法早熟收敛,最后利用Cauchy变异,增加种群多样性,帮助算法跳出局部最优。对6个测试函数进行仿真实验表明,DCFPA算法比FPA具有更好的全局优化能力,提升了算法的收敛速度与求解精度;与相关的改进算法比较结果也表明,DCFPA整体上也具有更好的优化性能。 展开更多
关键词 花授粉算法 混沌映射 动态全局搜索 Cauchy变异
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求解离散优化问题的改进人工蜂群算法的研究 预览
3
作者 张平华 《河北北方学院学报:自然科学版》 2019年第5期13-18,共6页
目的 解决人工蜂群算法在求解连续优化问题时易陷入局部最优,收敛速度慢,而且算法在最初设计时不适用于离散问题的求解等问题。方法 而0-1问题属于典型的二进制离散约束优化的NP-Hard问题,故提出了基于离散优化问题的人工蜂群算法(DABC... 目的 解决人工蜂群算法在求解连续优化问题时易陷入局部最优,收敛速度慢,而且算法在最初设计时不适用于离散问题的求解等问题。方法 而0-1问题属于典型的二进制离散约束优化的NP-Hard问题,故提出了基于离散优化问题的人工蜂群算法(DABC)。首先,采用二进制编码方法,改进解的编码形式;其次,使用多维邻域搜索策略改进ABC算法的搜索策略,并在雇佣蜂阶段引入高斯变异,保持种群的多样性,加快算法的收敛速度。在侦察蜂阶段引入柯西变异算子,以增强算法的全局搜索能力,避免算法在迭代时陷入局部最优,进一步提高算法的效率和精准度。结果 通过实验仿真验证了算法的有效性和高效性,当种群规模增大时,算法的收敛速度加快,从而验证了不同的参数值对算法的影响。结论 改进后的算法在求解离散优化问题时确保种群的多样性,提高了算法的收敛速度、整体寻优能力和开发能力。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 离散优化问题 0-1背包问题 高斯变异 柯西变异
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一种多种群综合学习粒子群优化算法
4
作者 王英伟 马树才 《数学的实践与认识》 北大核心 2019年第10期273-285,共13页
针对综合学习算法(Comprehensive learning particle swarm optimization,CLPSO)在解决全局优化问题时精度不高且收敛速度慢的问题,提出一种多种群综合学习算法(MSCLPSO).该算法将传统粒子群算法的社会部分引入CLPSO算法,有效提高了算... 针对综合学习算法(Comprehensive learning particle swarm optimization,CLPSO)在解决全局优化问题时精度不高且收敛速度慢的问题,提出一种多种群综合学习算法(MSCLPSO).该算法将传统粒子群算法的社会部分引入CLPSO算法,有效提高了算法的收敛速度和局部开采能力;同时,为扩大粒子的空间搜索范围,算法引入多种群策略,提高了算法全局勘探能力;并针对可能陷入局部极值的粒子,采用全局学习策略更新学习样本,增加了种群中粒子多样性.实验结果表明,在处理单峰和多峰标准测试函数中,MSCLPSO算法有效提高了CLPSO算法的精度和收敛速度. 展开更多
关键词 粒子群算法 综合学习粒子群算法 多种群综合学习算法 柯西变异 高斯变异
基于动态自适应权重和柯西变异的蝙蝠优化算法 预览
5
作者 赵青杰 李捷 +1 位作者 于俊洋 吉宏远 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第B06期89-92,共4页
为了加快蝙蝠算法的收敛速度并提高寻优精度,提出一种基于动态自适应权重和柯西变异的蝙蝠优化算法。该算法在速度公式中加入了动态自适应权重,以动态地调整自适应权重的大小,加快算法的收敛速度。此外,该算法引入了柯西逆累积分布函数... 为了加快蝙蝠算法的收敛速度并提高寻优精度,提出一种基于动态自适应权重和柯西变异的蝙蝠优化算法。该算法在速度公式中加入了动态自适应权重,以动态地调整自适应权重的大小,加快算法的收敛速度。此外,该算法引入了柯西逆累积分布函数方法,在每次迭代时,能有效提高蝙蝠算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优。对12个典型的测试函数进行仿真实验,结果表明,改进后的算法显著提高了寻优性能,具有较快的收敛速度和较高的寻优精度。 展开更多
关键词 蝙蝠算法 柯西变异 动态自适应权重 收敛对比
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一种求解动态优化问题的免疫文化基因算法 预览
6
作者 杨洲 袁亦川 +1 位作者 罗廷兴 秦进 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第9期2604-2608,共5页
针对传统免疫网络动态优化算法局部寻优能力弱、寻优精度低及易早熟收敛的缺点,提出一种求解动态优化问题的免疫文化基因算法。基于文化基因算法基本框架,将人工免疫网络算法作为全局搜索算法,采用禁忌搜索算法作为局部搜索算子;同时引... 针对传统免疫网络动态优化算法局部寻优能力弱、寻优精度低及易早熟收敛的缺点,提出一种求解动态优化问题的免疫文化基因算法。基于文化基因算法基本框架,将人工免疫网络算法作为全局搜索算法,采用禁忌搜索算法作为局部搜索算子;同时引入柯西变异加强算法的全局搜索能力,并有效防止早熟收敛。通过对经典动态优化函数测试集在相同条件下的实验表明,该免疫文化基因算法相较于其他同类算法具有较好的搜索精度和收敛速度。 展开更多
关键词 动态优化 人工免疫 禁忌搜索 柯西变异
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基于CMPSO算法的永磁同步电机转动惯量识别研究 预览
7
作者 田峰 林荣文 吴雅琳 《电机与控制应用》 2019年第10期14-18,65共6页
永磁同步电机(PMSM)是一种具有很强非线性的动态系统,在工业驱动应用中发挥着重要作用。实时辨识转动惯量对于高精度PMSM系统控制和稳定性状态监测具有重要意义,但传统转动惯量识别方法精度较低。在传统离散模型参考自适应理论基础之上... 永磁同步电机(PMSM)是一种具有很强非线性的动态系统,在工业驱动应用中发挥着重要作用。实时辨识转动惯量对于高精度PMSM系统控制和稳定性状态监测具有重要意义,但传统转动惯量识别方法精度较低。在传统离散模型参考自适应理论基础之上,用柯西变异粒子群优化(CMPSO)算法代替待辨识参数自适律设计环节,以实现PMSM转动惯量识别。该转动惯量辨识方法充分利用了CMPSO算法的快速高效收敛性,仿真结果和试验结果表明了可行性、正确性和准确性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 改进粒子群优化算法 柯西变异 矢量控制 转动惯量识别
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基于分享学习和柯西变异的多目标人工蜂群算法
8
作者 孙越泓 江雪 +1 位作者 徐鑫 肖克炼 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2019年第7期1031-1053,共23页
提出一种基于分享学习和柯西变异的多目标人工蜂群算法.该算法在基本人工蜂群算法中引入精英策略,即蜜蜂在更新食物源过程中,在随机选择邻居的同时,将全局最好个体以及外部档案中所有个体的平均位置作为分享学习的对象.在每次迭代结束后... 提出一种基于分享学习和柯西变异的多目标人工蜂群算法.该算法在基本人工蜂群算法中引入精英策略,即蜜蜂在更新食物源过程中,在随机选择邻居的同时,将全局最好个体以及外部档案中所有个体的平均位置作为分享学习的对象.在每次迭代结束后,对外部档案中排名位于前5%的个体进行柯西扰动,以增加解的多样性,并使得算法在求解复杂多目标优化问题时有能力跳出局部最优.在一些测试函数上的实验结果表明提出的新算法在求解多目标优化问题时,与某些经典算法相比具有一定的优越性. 展开更多
关键词 多目标优化 人工蜂群算法 精英策略 外部档案 柯西变异
自适应混合变异克隆选择算法研究 预览
9
作者 巫东凯 张凤斌 席亮 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第21期78-83,89共7页
克隆选择算法是免疫入侵理论中检测器进化的核心。传统免疫克隆选择算法中通过单一的变异很难同时兼顾全局和局部搜索,从而导致容易陷入局部最优或者收敛速度慢等弊端,通过引入文化算法,实现种群空间和信仰空间双层进化,在变异时将全局... 克隆选择算法是免疫入侵理论中检测器进化的核心。传统免疫克隆选择算法中通过单一的变异很难同时兼顾全局和局部搜索,从而导致容易陷入局部最优或者收敛速度慢等弊端,通过引入文化算法,实现种群空间和信仰空间双层进化,在变异时将全局搜索能力强的柯西变异和局部搜索能力强的混沌变异相结合,提出了自适应混合变异克隆选择算法,利用信仰空间的知识来自适应地确定两种变异的作用时间和作用比例,通过KDDCUP99数据集进行测试,结果显示该算法有较好的收敛性和鲁棒性。 展开更多
关键词 免疫入侵检测 文化算法 柯西变异 混沌变异 克隆选择
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基于柯西变异的自适应花授粉算法 预览 被引量:1
10
作者 王兴凡 孟继志 《智能计算机与应用》 2018年第4期106-111,共6页
本文在异花授粉过程中引入自适应步长,使得算法在初期以较大的步长提高搜索能力,后期以较小的步长提高寻优精度。在自花授粉过程引入柯西变异进行随机扰动,增加种群的多样性,由此提出了一种基于柯西分布的自适应花授粉算法(CFPA),并通... 本文在异花授粉过程中引入自适应步长,使得算法在初期以较大的步长提高搜索能力,后期以较小的步长提高寻优精度。在自花授粉过程引入柯西变异进行随机扰动,增加种群的多样性,由此提出了一种基于柯西分布的自适应花授粉算法(CFPA),并通过6个标准测试函数进行测试比较。仿真结果表明,改进算法在寻优速度、精度和鲁棒性方面均存在优势。最后,将改进算法用于求解非线性方程组,算例结果证明了其优越性。 展开更多
关键词 花授粉算法 柯西变异 寻优性能
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一种多策略混合的粒子群优化算法 预览 被引量:1
11
作者 余伟伟 谢承旺 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第B06期120-123,共4页
针对传统粒子群优化算法在解决一些复杂优化问题时易陷入局部最优且收敛速度较慢的问题,提出一种多策略混合的粒子群优化算法(Hybrid Particle Swarm Optimization with Multiply Strategies,HPSO)。该算法利用反向学习策略产生反向解... 针对传统粒子群优化算法在解决一些复杂优化问题时易陷入局部最优且收敛速度较慢的问题,提出一种多策略混合的粒子群优化算法(Hybrid Particle Swarm Optimization with Multiply Strategies,HPSO)。该算法利用反向学习策略产生反向解群,扩大粒子群搜索的范围,增强算法的全局勘探能力;同时,为避免种群陷入局部最优,算法对种群中部分较差的个体实施柯西变异,以产生远离局部极值的个体,而对群体中较好的个体施以差分进化变异,以增强算法的局部开采能力。对这3种策略进行了有机结合以更好地平衡粒子群算法全局勘探和局部开采的能力。将HPSO算法与其他3种知名的粒子群算法在10个标准测试函数上进行了性能比较实验,结果表明HPSO算法在求解精度和收敛速度上具有较显著的优势。 展开更多
关键词 反向学习 粒子群优化 柯西变异 差分进化
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基于柯西变异的果蝇优化算法 预览
12
作者 郭德龙 杨楠 周永权 《科技通报》 北大核心 2017年第3期223-228,257共7页
针对果蝇优化算法是模仿果蝇寻找食物行为而进行全局搜索最优解的新算法,该算法存在容易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点。提出了一种基于柯西变异的果蝇优化算法,利用柯西分布具有较高的两翼概率特性从而容易产生一个远离原点的随... 针对果蝇优化算法是模仿果蝇寻找食物行为而进行全局搜索最优解的新算法,该算法存在容易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点。提出了一种基于柯西变异的果蝇优化算法,利用柯西分布具有较高的两翼概率特性从而容易产生一个远离原点的随机生成数,即柯西分布有一条很长的尾巴。所以在果蝇个体利用嗅觉搜索食物之随机方向距离上引入柯西变异算子代替原来随机方向变异算子进行扰动,从而容易跳出局部最优。最后通过数值仿真实验对6个标准测试函数来进行作对比检验,结果表明该算法在求解高维函数优化问题更好。 展开更多
关键词 果蝇优化算法 柯西分布 变异算子 收敛 柯西变异 高维函数
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改进人工蜂群算法在路径优化上的应用 预览 被引量:1
13
作者 张平华 贾万祥 +1 位作者 徐静 胡俊 《哈尔滨师范大学自然科学学报》 CAS 2017年第3期8-12,共5页
基本的人工蜂群算法通过不同角色蜜蜂在对蜜源进行采食过程中进行角色的转变,能够快速地求解问题的最优值,其具有全局寻优能力强、鲁棒性、收敛快等优点.但在接近全局最优解的时候,蜜蜂搜索的速度会明显变慢,易陷入局部最优.针对这些问... 基本的人工蜂群算法通过不同角色蜜蜂在对蜜源进行采食过程中进行角色的转变,能够快速地求解问题的最优值,其具有全局寻优能力强、鲁棒性、收敛快等优点.但在接近全局最优解的时候,蜜蜂搜索的速度会明显变慢,易陷入局部最优.针对这些问题,在基本算法的位置更新阶段加入了高斯变异算子和柯西变异算子,提高了算法的收敛速度,增加邻域蜜源的访问概率,使得算法能够有效地跳出局部最优.应用TSP问题对改进后的算法进行仿真验证,结果证实了改进后的算法具有一定有优越性. 展开更多
关键词 人工蜂群算法 高斯变异 柯西变异 路径优化 TSP
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基于扰动的自适应粒子群优化算法 预览
14
作者 张雁茹 赵志刚 李永恒 《广西科学》 CAS 2017年第3期258-262,共5页
【目的】针对标准粒子群优化算法在应用中暴露出的缺点,如在迭代后期收敛速度慢、搜索精度不高、容易陷人局部最优等,提出一种基于扰动的自适应粒子群优化算法。【方法】该算法将扰动因子加人速度更新公式中,使种群搜索范围扩大;采... 【目的】针对标准粒子群优化算法在应用中暴露出的缺点,如在迭代后期收敛速度慢、搜索精度不高、容易陷人局部最优等,提出一种基于扰动的自适应粒子群优化算法。【方法】该算法将扰动因子加人速度更新公式中,使种群搜索范围扩大;采用自适应的惯性权重,以起到平衡全局和局部寻优能力的作用;对最优粒子进行自适应的柯西变异,拓展最优粒子的搜索空间,降低粒子陷人局部最优的可能性;最后对算法进行仿真实验。【结果】新算法能够增强全局搜索能力,有效避免局部最优,具有更快的收敛速度。【结论】新算法克服了标准粒子群优化算法的缺点,为进一步研究粒子群优化算法的改进和应用提供科学依据。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 极值扰动 惯性权重 柯西变异
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基于疫苗算子和柯西变异的克隆选择算法改进 预览
15
作者 张凤斌 王超 杨泽 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第1期118-123,共6页
在网络入侵检测系统中,克隆选择算法已经取得了长足的发展,但是它仍然存在的很多缺点,例如算法收敛过慢,且在变异过程中有退化现象。结合生物系统中疫苗接种技术和柯西变异能产生较大随机数范围的特点,可以分别改进克隆选择算法的... 在网络入侵检测系统中,克隆选择算法已经取得了长足的发展,但是它仍然存在的很多缺点,例如算法收敛过慢,且在变异过程中有退化现象。结合生物系统中疫苗接种技术和柯西变异能产生较大随机数范围的特点,可以分别改进克隆选择算法的这两个缺点。实验结果显示,改进后的算法明显加快了收敛速度,并且提高了检测率。 展开更多
关键词 网络入侵检测 克隆选择算法 疫苗接种 柯西变异 疫苗库
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精英交叉二进制蝙蝠算法求解0-1背包问题 预览 被引量:1
16
作者 吴聪聪 贺毅朝 +2 位作者 陈嶷瑛 刘雪静 才秀凤 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第6期1677-1681,1684共6页
针对基本蝙蝠算法收敛速度慢、易早熟的问题,提出了一种精英交叉二进制蝙蝠算法。该算法借鉴精英策略和遗传算法中的交叉机制,按照一定比例选择蝙蝠群中的精英个体进行交叉,将得到的子蝙蝠群和父蝙蝠群进行混合择优,保证蝙蝠群的多... 针对基本蝙蝠算法收敛速度慢、易早熟的问题,提出了一种精英交叉二进制蝙蝠算法。该算法借鉴精英策略和遗传算法中的交叉机制,按照一定比例选择蝙蝠群中的精英个体进行交叉,将得到的子蝙蝠群和父蝙蝠群进行混合择优,保证蝙蝠群的多样性和优秀性,提高了全局搜索能力;为提高局部搜索能力,算法在对每个个体计算适应度值时加入贪心策略;另外,通过对蝙蝠群最优解进行动态监测,适时对种群进行柯西变异,使算法具有跳出局部极值的能力。通过对五个实例的仿真计算比较表明,该算法与改进贪心遗传算法、贪心二进制蝙蝠算法和病毒协同蝙蝠算法相比,无论是收敛速度还是寻优能力都表现优异,为求解0—1背包问题提供了一个实用的算法。 展开更多
关键词 蝙蝠算法 精英策略 个体交叉 贪心策略 柯西变异
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结合质心思想和柯西变异策略的粒子群优化算法 预览 被引量:2
17
作者 吕立国 季伟东 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第5期1369-1375,1418共8页
针对基本粒子群优化(PSO)算法收敛精度低、容易陷入局部最优的问题,提出了一个结合质心思想和柯西变异策略的粒子群优化算法。首先,在粒子的初始化阶段采用混沌初始化策略,以提高初始粒子的均匀分布能力;其次,为了提高粒子群的收敛速... 针对基本粒子群优化(PSO)算法收敛精度低、容易陷入局部最优的问题,提出了一个结合质心思想和柯西变异策略的粒子群优化算法。首先,在粒子的初始化阶段采用混沌初始化策略,以提高初始粒子的均匀分布能力;其次,为了提高粒子群的收敛速度和寻优能力,引入了质心的概念,通过计算获得种群中所有粒子所构成的全局质心和所有个体极值构成的个体质心,使得粒子群内部可以实现充分的信息共享;为避免粒子陷入局部最优解,在粒子群算法中引入了柯西变异运算对当前最优粒子进行扰动,并依据柯西变异运算的规律,适应性地调整扰动步长,该算法以群体多样性为依据,动态调整惯性权重;最后,使用7个经典的测试函数对算法进行验证,通过函数运行结果的均值、方差和最小值能够表明,新算法在收敛精度上有较好的优越性。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 质心 柯西变异 群体多样性 收敛精度
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基于柯西变异的果蝇优化算法 被引量:1
18
作者 韩旭明 邱兵 +2 位作者 刘翘铭 周丽媛 王丽敏 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2017年第11期26-30,共5页
针对果蝇优化算法在寻优过程中易陷入局部极值点的不足,提出一种基于柯西变异的果蝇优化算法.当算法陷入局部最优时采用柯西变异策略,更新果蝇群体位置,使算法继续迭代寻找全局极值.通过六个基准函数对算法性能进行测试,实验结果表明基... 针对果蝇优化算法在寻优过程中易陷入局部极值点的不足,提出一种基于柯西变异的果蝇优化算法.当算法陷入局部最优时采用柯西变异策略,更新果蝇群体位置,使算法继续迭代寻找全局极值.通过六个基准函数对算法性能进行测试,实验结果表明基于柯西变异的果蝇优化算法在收敛速度和收敛精度都有较大提高. 展开更多
关键词 果蝇优化算法 柯西变异 基准函数
基于自适应权重和柯西变异的鲸鱼优化算法 被引量:11
19
作者 郭振洲 王平 +2 位作者 马云峰 王琦 拱长青 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2017年第9期20-25,共6页
为了改进鲸鱼算法(WOA)容易陷入局部最优和收敛精度低的问题,提出了基于自适应权重和柯西变异的鲸鱼算法(WOAWC).首先通过柯西逆累积分布函数方法对鲸鱼位置进行变异,提高了鲸鱼算法的全局搜索能力,避免了陷入局部最优.另外通过自... 为了改进鲸鱼算法(WOA)容易陷入局部最优和收敛精度低的问题,提出了基于自适应权重和柯西变异的鲸鱼算法(WOAWC).首先通过柯西逆累积分布函数方法对鲸鱼位置进行变异,提高了鲸鱼算法的全局搜索能力,避免了陷入局部最优.另外通过自适应权重的方法改进了鲸鱼算法的局部搜索能力,提高了收敛精度;实验结果表明,改进的算法和原鲸鱼算法、遗传算法、粒子群算法相比,收敛精度和算法稳定性上都要优于其它算法. 展开更多
关键词 鲸鱼算法 自适应权重 柯西变异 遗传算法 粒子群算法
基于柯西-高斯动态消减变异的果蝇优化算法研究 预览 被引量:10
20
作者 杜晓昕 张剑飞 +1 位作者 郭媛 金梅 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第6期1171-1176,共6页
针对果蝇优化算法易陷入局部极值收敛速度减慢的不足,结合柯西变异和高斯变异的各自优点,提出了变异效能系数和柯西-高斯动态消减变异因子等概念,进而提出了一种柯西-高斯动态消减变异方法,将该方法应用于改进果蝇优化算法,提出了一种... 针对果蝇优化算法易陷入局部极值收敛速度减慢的不足,结合柯西变异和高斯变异的各自优点,提出了变异效能系数和柯西-高斯动态消减变异因子等概念,进而提出了一种柯西-高斯动态消减变异方法,将该方法应用于改进果蝇优化算法,提出了一种基于柯西-高斯动态消减变异的果蝇优化算法。该算法兼顾了全局探索和局部开发两个特性,丰富了种群的多样性,有效地消除了易陷入局部极值的弊端,提高了算法的收敛速度。仿真实验采用经典函数用例和实际工程用例进行验证,结果表明该算法的求解速度和精度更高,稳定性更好。 展开更多
关键词 果蝇优化 柯西变异 高斯变异 动态消减变异 变异效能系数 动态消减变异因子
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