【摘 要】
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针对传统果蝇优化算法面临的搜索半径依赖性大、收敛稳定性差、难以协调全局搜索能力及局部搜索能力等问题,提出基于双子群和分区采样的果蝇优化新算法.将果蝇种群划分为搜索
【机 构】
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中央财经大学信息学院,天津财经大学理工学院
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针对传统果蝇优化算法面临的搜索半径依赖性大、收敛稳定性差、难以协调全局搜索能力及局部搜索能力等问题,提出基于双子群和分区采样的果蝇优化新算法.将果蝇种群划分为搜索果蝇子群和跟随果蝇子群并分别使用这2个子群进行全局化搜索与局部精细化搜索;在每次迭代过程中利用基于分区采样的搜索果蝇位置更新策略,提高算法全局搜索的稳定性;定义了群体聚集度的概念并将其用于协调果蝇的全局搜索能力和局部搜索能力.针对6种典型函数及工业控制系统的测试结果表明,该算法收敛精度高、稳定性好、收敛速度快,与传统算法相比,表现出明显优势.
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