【摘 要】
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为了提高人工搜索群算法(ASSA)的整体性能,提出一种基于动态扰动策略的人工搜索群算法。为了增加算法的种群多样性,在算法初期,通过Tent映射的混沌策略产生初始种群。结合反
【机 构】
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桂林航天工业学院计算机科学与工程学院
【基金项目】
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2020年桂林航天工业学院校级项目“电动汽车物流配送优化研究”(XJ20KT19)、“非协作通信中信道编码参数容错分析技术研究”(XJ20KT18),计算机科学与工程学院物联网与大数据应用研究中心科研项目“基于智能优化算法的认知无线电关键技术研究”(KJPT201808)。
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为了提高人工搜索群算法(ASSA)的整体性能,提出一种基于动态扰动策略的人工搜索群算法。为了增加算法的种群多样性,在算法初期,通过Tent映射的混沌策略产生初始种群。结合反向学习策略,算法在进化过程中对种群进行反向学习扰动,从而增加算法跳出局部最优解的可能性。算法采用动态步长的方式,在初期时能够扩大最优解的搜索范围,在后期时能够加速种群收敛到最优解。基于标准测试函数的实验研究结果表明,提出的改进算法与标准人工搜索群算法,及其改进算法进行对比,在收敛速度和收敛精度上都有明显提高,整体上提升了该算法的性能。
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