【摘 要】
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磷虾群优化算法是由Gandomi和Alavi于2012年提出的一种新的算法.该算法具有收敛性强、编程简单和易于实现等优点,也具有收敛精度较差、计算效率较低和应用领域较少等缺点.本
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磷虾群优化算法是由Gandomi和Alavi于2012年提出的一种新的算法.该算法具有收敛性强、编程简单和易于实现等优点,也具有收敛精度较差、计算效率较低和应用领域较少等缺点.本文对磷虾群优化算法进行了改进和应用,主要工作如下:1.提出了一种基于自然选择和随机扰动的改进磷虾群优化算法.在磷虾群优化算法的每一轮迭代中,对磷虾个体运动中的诱导权重和觅食权重采用基于时变的非线性递减策略,其次在新一代磷虾个体的生成过程中加入随机扰动,最后通过自然选择,提升新一代磷虾个体的质量,以此来提升算法的全局搜索和局部勘探能力.2.提出了一种基于改进的粒子群和磷虾群的混合算法.该算法首先对磷虾群优化算法中的觅食权重和诱导权重采用了一种新的非线性递减策略,然后将其与惯性权重指数递减的粒子群算法混合,采用双子种群策略共享有效信息,以此来提升运行效率.最后将自然界中生物优胜劣汰的进化机制引入.结果表明,求解精度和运行效率都得到了很大的提升.3.将上述用于解决无约束优化问题的基于改进的粒子群和磷虾群的混合算法在加入约束处理机制后应用于求解约束优化问题——非线性混合整数规划问题,并在求解精度和成功率上与其他算法进行了比较.
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