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针对基本鸡群优化算法CSO存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种改进约束鸡群算法ICCSO,改进了基本鸡群算法的边界约束处理机制,提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。以标准测试函数和BP神经网络为例进行数值仿真,仿真结果表明了所提出的改进约束鸡群优化算法的合理性及有效性。
改进约束鸡群算法在神经网络的应用
【摘 要】
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针对基本鸡群优化算法CSO存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种改进约束鸡群算法ICCSO,改进了基本鸡群算法的边界约束处理机制,提高了算法的收敛速度和全局搜索能
【机 构】
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暨南大学信息科学技术学院
【出 处】
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计算机工程与科学
【发表日期】
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2018年12期
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