【摘 要】
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针对拟态物理学优化算法(APO)运动规则较为单一,种群多样性较差的问题,引入多物态划分的概念,并根据物理学中分子的热运动规律,为不同个体选择不同的运动规则。首先对算法中
【基金项目】
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国家自然科学基金(61403271);太原科技大学博士后基金(20142022)
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针对拟态物理学优化算法(APO)运动规则较为单一,种群多样性较差的问题,引入多物态划分的概念,并根据物理学中分子的热运动规律,为不同个体选择不同的运动规则。首先对算法中个体的物态划分方法进行研究,将个体的适应值映射到(0,1)的区间内,采用较为相对的划分标准增强物态划分的合理性,其次为不同物态的个体选择不同的运动规则,最后通过6个优化测试函数的仿真测试,说明本算法在平均适应值及最优适应值的精度上优于原APO算法,方差的结果也显示本算法的稳定性。
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