【摘 要】
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在传统自然计算方法的基础上提出了基于空间分割搜索策略的自然计算方法,该策略利用对维数空间进行3维为一组的分组方式,可以使得高维空间映射到直观的三维空间直角坐标系中,同时对空间分割后的个体进行编号形成分个体,在减少维数的基础上间接增加了粒子数的规模,使个体分布于更广阔的搜索空间,有效增加了种群多样性.算法迭代到一定程度,可通过编号索引将分个体合成原个体,通过适应度值的计算,删除部分较差个体,平衡时间效能,加快运行时间.迭代最后可通过编号索引寻找组别中分个体的全局最优位置,合成最优个体输出适应度值,使得算法有
【机 构】
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哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院,黑龙江哈尔滨150025
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在传统自然计算方法的基础上提出了基于空间分割搜索策略的自然计算方法,该策略利用对维数空间进行3维为一组的分组方式,可以使得高维空间映射到直观的三维空间直角坐标系中,同时对空间分割后的个体进行编号形成分个体,在减少维数的基础上间接增加了粒子数的规模,使个体分布于更广阔的搜索空间,有效增加了种群多样性.算法迭代到一定程度,可通过编号索引将分个体合成原个体,通过适应度值的计算,删除部分较差个体,平衡时间效能,加快运行时间.迭代最后可通过编号索引寻找组别中分个体的全局最优位置,合成最优个体输出适应度值,使得算法有更好的寻优能力.利用马尔可夫链对该策略进行收敛性分析.将空间分割搜索策略应用于粒子群算法、布谷鸟算法和差分进化算法中,并在标准测试函数中验证其性能.实验表明:该策略在收敛速度和寻优能力上均有明显的提升.
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