【摘 要】
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针对标准磷虾群算法存在着不易跳出局部寻优、搜索精度低等问题,提出了一种基于聚集度的异化磷虾群算法.本算法根据种群多样性指标聚集度的变化,通过在两个相反位置移动方向
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针对标准磷虾群算法存在着不易跳出局部寻优、搜索精度低等问题,提出了一种基于聚集度的异化磷虾群算法.本算法根据种群多样性指标聚集度的变化,通过在两个相反位置移动方向的选择策略来增加磷虾进化多样性,同时引入了随机数策略来模拟磷虾的外部扰动,从而取代原磷虾群算法中的随机扩散运动的影响.再引入平均距离指标来增加局部搜索的变异概率,同时将背向最优位置的速度方向作为搜索变异方向,从而扩大了群体的搜索空间,保证算法的全局搜索能力.通过对九个典型不同类型的基准函数进行实验测试,结果表明了改进策略对算法的全局搜索能力和优化精度有很大的提高,能达到更好的收敛速度和寻优精度.
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