【摘 要】
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为解决单个体天牛须搜索算法在多维问题寻优时存在收敛慢的问题，提出了一种带有群体学习行为与竞技场竞争机制的天牛群搜索算法。首先，算法嵌入混沌序列生成天牛群体，使个体在移
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61462053,No.31300938);云南省自然科学基金(No.2016FB107)~~
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为解决单个体天牛须搜索算法在多维问题寻优时存在收敛慢的问题，提出了一种带有群体学习行为与竞技场竞争机制的天牛群搜索算法。首先，算法嵌入混沌序列生成天牛群体，使个体在移动中动态学习群体经验，以提高算法的收敛速度。其次，在一部分聚集度过高的个体中引入竞技场机制，规则性转移劣败个体，以增强算法后期的探索能力，有效避免了局部寻优的问题。最后，对多维优化函数进行测试，并与粒子群算法和实数遗传算法进行对比。仿真结果表明，所提算法具有较快的收敛速度和较好的寻优能力，是一类有价值的新型群智能优化算法。
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