【摘 要】
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由于存在前期收敛过快而易陷入局部最优、后期多样性不足导致收敛速度变慢等缺陷,风驱动优化算法对多峰函数往往不能获得全局最优结果。针对这类问题,提出两种风驱动-差分进
【机 构】
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南充职业技术学院,南充电子信息产业技术研究院
【基金项目】
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南充市应用技术研究与开发专项项目(No.19YFZJ0028),南充市应用技术研究与开发专项项目(No.18YFZJ0021)
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由于存在前期收敛过快而易陷入局部最优、后期多样性不足导致收敛速度变慢等缺陷,风驱动优化算法对多峰函数往往不能获得全局最优结果。针对这类问题,提出两种风驱动-差分进化混合优化算法,其一是将差分进化算法与风驱动优化算法过程并行,通过比较二者之间的适应度值实现全局优化;其二为将差分进化算法的优化算子嵌入风驱动优化算法的迭代寻优过程,通过增加整个种群的多样性提高全局优化能力。首先设计两种混合优化算法的流程,然后选用八个标准函数测试其性能,并以MATLAB编程运行。验证结果表明,两种风驱动-差分进化混合优化算法的各
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