【摘 要】
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针对当前智能优化算法普遍存在收敛精度不高、容易＂早熟＂的缺陷,提出全新的智能优化算法—弹性碰撞优化（ECO）算法.算法基于弹性碰撞物理学现象,通过模拟碰撞过程中物理属性相互影
【机 构】
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西北工业大学计算机学院,西安航空学院电子工程学院,挪威科技大学奥勒松校区工程与科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61871313,61601365);中国博士后科学基金资助项目(2018M633573);陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2017JM6096);西安市科技计划资助项目(2017076CG/RC039(XAHK001));西安航空学院校级科研基金资助项目(2017KY1112)
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针对当前智能优化算法普遍存在收敛精度不高、容易＂早熟＂的缺陷,提出全新的智能优化算法—弹性碰撞优化（ECO）算法.算法基于弹性碰撞物理学现象,通过模拟碰撞过程中物理属性相互影响的变化过程,抽象出＂与种群最优碰撞＂、＂与自身历史最优碰撞＂和＂随机碰撞＂3种粒子更新机制.为了有效提升复杂高维优化问题的寻优能力,设计自适应核模糊C-均值聚类（AKFCM）算法,利用AKFCM对ECO种群进行聚类分析,通过迭代比对策略实现种群自动最佳聚类划分,确保粒子学习对象的合理性与多样性.种群样本多样性定量分析表明ECO在运算
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