基于Alopex的野草算法

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针对野草算法存在求解精度不高、收敛速度慢的问题,提出一种基于Alopex的野草算法。在原有野草算法框架的空间扩散阶段引入Alopex算法,通过从父代和子代个体自变量和目标函数值的变化情况获得启发信息,指导种群向最优方向进化。结合后的算法能够充分发挥两者的优点,改善野草算法收敛速度以及寻优精度。对典型基准函数的测试结果表明,该算法要优于基本野草算法,表现更为稳定,体现出较好的全局搜索能力,具有更快的收敛速度和更高的寻优精度,更适合于解决其它算法难以解决的高维多峰值函数的优化问题;通过与其它相关智能算法的比较
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