【摘 要】
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在当前各种智能优化算法应用于函数优化问题中,鲜有专门讨论低维复杂函数优化的问题,因此针对低维复杂函数提出一种混合混沌蜂群全局搜索与单纯形局部搜索的优化算法.对基本
【机 构】
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河南师范大学计算机与信息工程学院,河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心
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在当前各种智能优化算法应用于函数优化问题中,鲜有专门讨论低维复杂函数优化的问题,因此针对低维复杂函数提出一种混合混沌蜂群全局搜索与单纯形局部搜索的优化算法.对基本的单纯形算法进行改进,以提高其局部寻优能力,对基于混沌搜索和排名映射概率的蜂群算法（ABC-HC）进行修改以便更能维持种群的多样性避免陷于局部最优更有利于获得全局最优解并将修改的ABC-HC算法与改进的单纯形算法融合获得更好的全局最优精确解.14个低维复杂函数仿真结果表明,提出的算法更能有效地找到低维复杂函数的全局最优解、而且优化精度更高,优于A
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