【摘 要】
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化工动态优化问题的求解具有重要的理论与现实意义,但是求其最优解具有一定的难度,因此,提出了一种混合海鸥优化算法(HSOA)用于求此问题。首先在海鸥群体产生攻击行为的过程中引入认知部分,避免算法陷入局部最优;其次,引入自然选择的机理,利用适应度值对群体进行排序,用最好的一半个体代替最差的一半个体,同时保留群体的历史最优值,从而找出最优解;最后将改进的算法应用到3个经典的化工问题中,通过实验仿真以及不同的化工方法进行对比和分析,实验结果表明:HSOA算法在一定程度上优于文献解,进一步证明了HSOA算法具有较好
【机 构】
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广西民族大学人工智能学院,广西民族大学混杂计算与集成电路设计分析重点实验室,广西民族大学化学化工学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(21466008,21566007,21968008),广西自然科学基金资助项目(2019GXNSFAA185017)。
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化工动态优化问题的求解具有重要的理论与现实意义,但是求其最优解具有一定的难度,因此,提出了一种混合海鸥优化算法(HSOA)用于求此问题。首先在海鸥群体产生攻击行为的过程中引入认知部分,避免算法陷入局部最优;其次,引入自然选择的机理,利用适应度值对群体进行排序,用最好的一半个体代替最差的一半个体,同时保留群体的历史最优值,从而找出最优解;最后将改进的算法应用到3个经典的化工问题中,通过实验仿真以及不同的化工方法进行对比和分析,实验结果表明:HSOA算法在一定程度上优于文献解,进一步证明了HSOA算法具有较好
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