【摘 要】
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针对社会蜘蛛算法(SSA)在求解全局优化问题上存在收敛度低、速度慢和高维函数成功率不高等问题,本文提出了一种多群分层协作社会蜘蛛算法(MHCSSA)。引入分层协作思想,将蜘蛛群划
【机 构】
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蚌埠医学院公共基础学院,安徽师范大学计算机与信息学学院
【基金项目】
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安徽省自然科学基金项目“无线可充电传感器网络资源调度与分配协同优化研究”(1708085MF156);安徽省高校人文社会科学类研究重大项目“基于Multi-agent理论的Web社团与演化路径研究”(SK2014ZD033);安徽省优秀青年人才基金项目“教学型PACS系统关键技术研究”(2009SQRZ127);蚌埠医学院科研基金项目“基于B/S架构PACS的设计研究”(BY0839);教育部
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针对社会蜘蛛算法(SSA)在求解全局优化问题上存在收敛度低、速度慢和高维函数成功率不高等问题,本文提出了一种多群分层协作社会蜘蛛算法(MHCSSA)。引入分层协作思想,将蜘蛛群划分为主群和若干子群,子群划分依据不同的适应值范围;主群采用贪婪搜索策略,保证快速收敛能力,当主群中个体陷入早熟收敛时将其移出主群,移入到合适适应值范围的子群中继续搜索;子群设置移入阈值和移出阈值并当子群最优个体超过子群移出阈值,即将个体移入到更高级的分群中继续搜索,保证了算法在高维度情况下的寻优能力。高维函数数值分析的结果表明,M
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