【摘 要】
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针对于原始帝王蝶优化算法易陷入局部最优解、收敛性不好等问题,提出变异反向学习的自适应帝王蝶优化算法。将遗传算法的变异思想与反向学习策略结合来替代原始的迁移算子,提高全局的收敛性。在原始帝王蝶优化算法的调整算子中融入自适应的策略,使种群更具多样性。在更新的种群中将排序在最后的5只帝王蝶进行柯西变异,让变异个体附近生成更大的扰动,使整个群体在更大的范围内进行寻优。为了验证改进帝王蝶优化算法,通过基准函
【基金项目】
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国家自然科学基金(61374153); 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX21_0293);
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针对于原始帝王蝶优化算法易陷入局部最优解、收敛性不好等问题,提出变异反向学习的自适应帝王蝶优化算法。将遗传算法的变异思想与反向学习策略结合来替代原始的迁移算子,提高全局的收敛性。在原始帝王蝶优化算法的调整算子中融入自适应的策略,使种群更具多样性。在更新的种群中将排序在最后的5只帝王蝶进行柯西变异,让变异个体附近生成更大的扰动,使整个群体在更大的范围内进行寻优。为了验证改进帝王蝶优化算法,通过基准函数和Wilcoxon秩和检验对其进行测试,实验结果表明改进算法的收敛速度及寻优精度得到了很大改进。
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