【摘 要】
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针对头脑风暴优化(BSO)算法精度较差、后期收敛速度慢的问题,提出了一种改进的BSO (MBSO)算法. MBSO算法通过对种群分组策略概率参数的调节,改变个体生成方式调节参与全局和
【机 构】
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河北工业大学电气工程学院,河北工业大学实验实训中心,河北工业大学人工智能与数据科学学院
【基金项目】
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天津市应用基础与前沿技术研究计划(16JCYBJC15600)
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针对头脑风暴优化(BSO)算法精度较差、后期收敛速度慢的问题,提出了一种改进的BSO (MBSO)算法. MBSO算法通过对种群分组策略概率参数的调节,改变个体生成方式调节参与全局和局部搜索的个体比例,算法前期加强全局搜索后期加强局部搜索,有效避免陷入局部最优.同时MBSO算法根据搜索所处不同阶段采用可变最大步长的策略加速算法收敛并提高了优化精度.采用6个标准测试函数对MBSO算法搜索性能进行了测试,与原始BSO算法、粒子群优化(PSO)算法和差分进化(DE)算法结果进行比较实验.仿真结果表明,MBSO算法可以有效地避免陷入局部最优,稳定地找到更好的最优值,收敛速度显著加快. MBSO算法在优化问题中表现出了优异的性能和巨大的潜力.
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