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基于模拟鸟群及鱼群觅食行为的粒子群优化算法自被提出之后便得到诸多领域内学者的研究。因其具有自组织、自学习、模型简单、容易......
针对非原点最优的复杂优化问题(最优解不在坐标原点),提出了一种基于随机交叉-自学策略的教与学优化算法(teaching and learning o......
借鉴秋蝉呜叫中表现出的某种同步化以及蝉的生活习性提出了一种新的仿生优化算法：蝉鸣优化（CSO）,分析并指出了CSO除具有一般进化算法......
提出了一种基于两种进化模式的双种群协作差分演化算法（DPDE）。在DPDE中，两个种群通过协作共同进化。首先，各种群以不同的进化模式，通过......
在分析差分演化(DE)进化方式基础上,首先利用自加速性改进差异算子与选择算子,然后结合变邻域搜索改善算法的局部搜索能力,提出了......
本文提出了一种改进的差分进化算法,算法采用一种新的突变方式,同时在选择操作之前引入扰动机制以增强算法的全局搜索能力。之后对......
提出了一种应用反向学习和Tent混沌映射变异的改进人工鱼群算法.选择部分精英个体执行反向学习,引导种群向全局最优解逼近,有利于......
为了改善人工鱼群算法求解精度较低、容易过早收敛的弱点,提出了一种应用佳点集和反向学习的人工鱼群算法。改进算法在迭代中对当......
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SAGACIA是一种混合随机优化算法,该算法虽已吸收了模拟退火算法、遗传算法和趋化性算法的优点,但搜索过程中仍存在收敛速度慢以及......
为了克服烟花算法容易早熟,提高其寻优精度,提出一种基于搜索策略的烟花算法。首先,通过最小爆炸半径检测,得到种群适应度值。其次......
对于9个典型的复杂BenchMark测试函数，分别利用PSO算法和GuoA算法进行数值计算比较，大量实验结果表明：GuoA算法更具有通用性和坚韧性，......
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