【摘 要】
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由于状态空间模型进化算法(SEA)易受初始种群的影响,精度不高,容易早熟等问题。因此,提出了一种基于反向学习的状态空间模型进化算法(OLSEA)。通过对状态进化矩阵G重新构造实
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由于状态空间模型进化算法(SEA)易受初始种群的影响,精度不高,容易早熟等问题。因此,提出了一种基于反向学习的状态空间模型进化算法(OLSEA)。通过对状态进化矩阵G重新构造实现全局搜索,增强了全局探索和局部搜索能力;算法结合了反向学习策略,提高了算法搜索效率,增强了跳出局部最优的能力;利用8种基准测试函数对算法有效性分析。仿真实验表明,OLSEA在搜索能力,收敛精度和计算结果的稳定性等方面均有大幅提升。
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