【摘 要】
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针对传统的数值算法求解非线性方程组时对方程组要求高和初始值敏感等缺点,提出了一种自适应细菌觅食算法。该算法改变了传统算法的固定趋化步长,进行自适应调整,加快算法的
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针对传统的数值算法求解非线性方程组时对方程组要求高和初始值敏感等缺点,提出了一种自适应细菌觅食算法。该算法改变了传统算法的固定趋化步长,进行自适应调整,加快算法的收敛速度,具有更好的全局搜索能力,改变了固定迁移概率,避免了在进化后期精英解丢失的问题。将自适应细菌觅食算法应用到求解非线性方程组中,结果表明,与其他算法相比,该算法能够有效避免陷入局部最优,能更好地寻求最优解。
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