融合混沌反学习与蜂群搜索算子的引力搜索算法

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引力搜索算法是最近提出的一种较有竞争力的群智能优化技术,然而,标准引力算法存在的收敛速度慢、容易在进化过程中陷入停滞状态.针对上述问题,提出一种改进的引力搜索算法.该算法采用混沌反学习策略初始化种群,以便获得遍历整个解空间的初始种群,进而提高算法的收敛速度和解的精度.此外,该算法利用人工蜂群搜索策略很强的探索能力,对种群进行引导以帮助算法快速跳出局部最优点.通过对13个非线性基准函数进行仿真实验,验证了改进的引力搜索算法的有效性和优越性.
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