基于殖民地位置信息的自适应帝国主义竞争算法

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在元启发式算法中,问题优化的质量取决于算法参数的精准设定,而参数的设定通常没有一个确定的标准,重复实验又耗时耗力。偏离角度是帝国主义竞争算法(ICA)中的一个重要参数,盲目选取可能会导致算法陷入局部最优解,出现早熟收敛现象。为了克服该缺陷,提出一种基于殖民地位置信息概率密度函数的自适应帝国主义竞争算法。在帝国主义者同化殖民地过程中,根据殖民地密度函数动态地调整其向帝国主义者运动的偏离角度,提高殖民地脱离局部最优解探寻全局最优解的能力。另一方面,帝国主义者通过及时掠取殖民地位置中的有用信息降低自己的成本函数
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