【摘 要】
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针对鸟群算法(bird swarm algorithm,BSA)在求解高维复杂优化问题时,存在收敛速度慢、寻优精度低等缺点,提出了一种基于均值的云自适应鸟群优化算法(a cloud adaptive bird s
【机 构】
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宁夏大学数学统计学院,北方民族大学信息与系统科学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61561001);宁夏高等教育一流学科建设项目(NXYLXK2017B09)资助
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针对鸟群算法(bird swarm algorithm,BSA)在求解高维复杂优化问题时,存在收敛速度慢、寻优精度低等缺点,提出了一种基于均值的云自适应鸟群优化算法(a cloud adaptive bird swarm optimization algorithm based on mean,CAMBSA)。通过云理论引入惯性权重修正鸟群觅食策略,同时引入“均值”的概念,修改鸟群觅食策略中的“认知部分”和“社会部分”,有利于协调种群全局搜索能力,避免算法陷入早熟;为了使算法在迭代后期具有较好的多样性,采
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