一种高效自学习性回溯搜索优化算法

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针对回溯搜索优化算法收敛速度慢的问题,文中在理论分析的基础上,分别对变异算子和交叉算子进行了改进。设计了双种群引导形式的变异算子,并引入一种基于麦克斯韦-玻尔兹曼分布变异尺度系数,有效地增加了变异方程的搜索效率,并设计了一种带有自学习性的交叉策略,使得回溯搜索优化算法的收敛速度和全局搜索性能均得到了一定的提高,通过数值实验,说明了改进的有效性。
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