【摘 要】
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现有的元启发式算法大多是模仿生物的群体运动来解决优化问题。为了进一步给优化算法的设计提供新的思路,受自然生长现象的启发,提出了一种新型的元启发式算法—随机分形搜索
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究规划基金项目(16YJA630037);上海市“科技创新行动计划”软科学研究重点项目(17692109400,18692110500);上海高校青年教师培养资助计划项目(ZZsl15018)
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现有的元启发式算法大多是模仿生物的群体运动来解决优化问题。为了进一步给优化算法的设计提供新的思路,受自然生长现象的启发,提出了一种新型的元启发式算法—随机分形搜索算法。该算法利用分形的扩散特性进行寻优,其优化原理完全不同于现有的元启发式算法。其中,算法的扩散过程采用高斯随机游走方式来开发问题的搜索空间,而更新过程则分别对个体的分量及个体本身采用相应的更新策略来进行更新,以此进行全局搜索和局部搜索,从而形成了一个完整的优化系统。通过对一系列典型的测试函数优化问题的求解实验并与其他算法进行比较,结果表明随机分
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