【摘 要】
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针对标准正弦余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)处理全局优化问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优和求解精度低的缺点,文中提出了一种基于非线性转换参数和随机差分变异
【机 构】
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贵州财经大学数学与统计学院,贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61463009,11761019,11361014),贵州省高校科技拔尖人才支持计划(黔教合KY字[2017]070),贵州省微分-差分动力系统应用科技创新人才团队(20175658)
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针对标准正弦余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)处理全局优化问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优和求解精度低的缺点,文中提出了一种基于非线性转换参数和随机差分变异策略的改进正弦余弦算法(LS-SCA)。首先,设计一种基于Logistic模型的非线性转换参数策略以平衡算法的全局搜索和局部开发能力;其次,引入随机差分变异策略以增强种群的多样性与避免算法陷入局部最优;最后,将非线性转换参数和随机差分变异策略进行融合。一方面,选取12个标准测试函数进行全局寻优的仿真实验。结果表明,与其他
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