【摘 要】
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针对基本鸡群算法存在早熟收敛和易陷入局部最优的问题,提出了一种具有自适应能力的改进鸡群算法（ICSO）.首先通过佳点集构造初始种群,使初始解能够均匀的分布在解空间中,提高种
【机 构】
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南京工业大学电气工程与控制科学学院,桂林理工大学测绘地理信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41664002);广西重点基金项目(2017GXNSFDA198016)
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针对基本鸡群算法存在早熟收敛和易陷入局部最优的问题,提出了一种具有自适应能力的改进鸡群算法（ICSO）.首先通过佳点集构造初始种群,使初始解能够均匀的分布在解空间中,提高种群的多样性;然后根据算法的实际运行情况,引入寻食速度因子和聚集度因子,同时根据这两个参数对惯性权值的影响,把惯性权值表示为二者的一个函数;最后把惯性权值加入到母鸡的位置更新公式中,从而使算法根据实际运行情况动态调整惯性权值,具有自适应性.通过对8个基准函数的仿真实验,并与其它几种算法进行对比,结果证明了改进鸡群算法的优越性.
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