【摘 要】
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针对新型的郊狼优化算法(COA)在解决复杂优化问题时收敛速度慢、全局搜索能力不足的问题,提出了一种嵌入全局引导和相互作用的郊狼优化算法(GCCOA)。首先在组内所有郊狼的成
【机 构】
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河南师范大学计算机与信息工程学院,湖北省肿瘤医院妇瘤科
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1704158);河南省高等学校重点科研项目(19A520026)
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针对新型的郊狼优化算法(COA)在解决复杂优化问题时收敛速度慢、全局搜索能力不足的问题,提出了一种嵌入全局引导和相互作用的郊狼优化算法(GCCOA)。首先在组内所有郊狼的成长过程中,构建一种全局引导的alpha狼,增强开采能力,提高收敛速度;然后提出一种相互作用的文化趋势,使得组内的文化趋势受到组内郊狼相互作用的影响,以此提高算法全局搜索能力;最后,将GCCOA运用到CEC2017复杂函数优化和医学图像增强上。大量实验结果表明,与COA、HFPSO、CSPSO和β-GWO等算法相比,在29个函数上,GCC
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