【摘 要】
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针对鸡群算法易陷入局部最优和出现早熟收敛的情况,提出一种混合改进搜索策略的鸡群优化算法。该算法通过种内和种间竞争,确定子群规模及等级次序,子群角色通过竞争繁殖进行
【机 构】
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上海理工大学管理学院,江苏科技大学张家港校区
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.71271138）；上海理工大学科技发展项目（No.16KJFZ028）；上海市高原学科项目“管理科学与工程”（No.GYXK1201）；江苏省现教课题（No.48888）；江苏高等教育科学研究“十三五”规划课题（No.16YB064）
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针对鸡群算法易陷入局部最优和出现早熟收敛的情况,提出一种混合改进搜索策略的鸡群优化算法。该算法通过种内和种间竞争,确定子群规模及等级次序,子群角色通过竞争繁殖进行动态更新。种群进化寻优中引入全局最优引导策略和动态惯性策略,个体的寻食学习通过动态惯性策略进行自我调整,并同时接受子群与种群中的最优个体引导,以平衡局部搜索和全局搜索之间的关系。仿真实验结果表明,与基本鸡群算法和粒子群算法等相比,改进后的鸡群算法能有效提高算法的收敛精度和收敛速度。
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