【摘 要】
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为了解决一些函数优化问题,采用种群具有Leslie年龄结构的动力学模型提出了一种新型群智能优化算法,简称PDO-DLAS算法。在该算法中,假设某种群由具有不同性别、不同年龄的生
【基金项目】
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国家自然科学基金(71874134),陕西省自然科学基础研究计划-重点项目(2019JZ-30),陕西省社会科学基金(2018S49),住房和城乡建设部软科学研究项目(2019-R-012)
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为了解决一些函数优化问题,采用种群具有Leslie年龄结构的动力学模型提出了一种新型群智能优化算法,简称PDO-DLAS算法。在该算法中,假设某种群由具有不同性别、不同年龄的生物个体组成,个体依据其性别和年龄被自动划分成若干类,增加了个体的多样性;每个算子具有明确功能,其中学习算子可实现性别不同但年龄相近个体之间的信息交换;影响算子可实现不同性别、不同年龄个体之间的信息交换;新生算子可增加强壮个体数,死亡算子可以减少虚弱个体数;进化算子可确保算法具有全局收敛性;依据Leslie模型确定该算法中的相关参数,
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