【摘 要】
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针对离于运动算法空间探索能力和开发能力的不足,提出一种改进算法.在离于运动算法的液态阶段中,该算法嵌入一种多样性反馈搜索机制和全局最优引导策略的算法结构;同时,优化
【机 构】
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安徽工业大学机械工程学院,安徽马鞍山243002河海大学力学与材料学院,南京210098;安徽工业大学机械工程学院,安徽马鞍山,243002;液压振动与控制教育部工程研究中心,安徽马鞍山243002;
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针对离于运动算法空间探索能力和开发能力的不足,提出一种改进算法.在离于运动算法的液态阶段中,该算法嵌入一种多样性反馈搜索机制和全局最优引导策略的算法结构;同时,优化算法晶态阶段中的初始化过程采用反向学习方法生成,其中,初始化概率采用动态惯性改变方式.经过国际上通用的23个基准函数测试,与一些流行的元启发式算法比较,并从平均收敛值、方差、Wilcoxon符号秩检验、收敛成功率以及最优收敛时间等方面进行综合评估,从而表明所提出算法的有效性.
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