【摘 要】
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鸟群算法是近两年内新提出的一种新型智能仿生算法,它在求解各类数值优化问题上有着较好的表现.本文提出了一种改进的鸟群算法,主要处理违反约束边界的新候选解,避免新解在约束边界堆积,从而使得鸟群算法在不断迭代的过程中能够很好地保持种群多样性.同时,改进的鸟群算法在保留原算法的全局搜索能力的前提下,对觅食行为进行加速,平衡算法的探索能力和利用能力.本文利用60个具有不同特点的测试函数来测试改进的鸟群算法.
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鸟群算法是近两年内新提出的一种新型智能仿生算法,它在求解各类数值优化问题上有着较好的表现.本文提出了一种改进的鸟群算法,主要处理违反约束边界的新候选解,避免新解在约束边界堆积,从而使得鸟群算法在不断迭代的过程中能够很好地保持种群多样性.同时,改进的鸟群算法在保留原算法的全局搜索能力的前提下,对觅食行为进行加速,平衡算法的探索能力和利用能力.本文利用60个具有不同特点的测试函数来测试改进的鸟群算法.数值实验表明,该算法在避免早熟收敛,寻求全局最优和求解高维问题等方面较原鸟群算法有提高,体现了改进算法的有效性.
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