【摘 要】
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为了解决风驱动优化算法处理多峰值问题时陷入局部最优而无法成功脱困,并且不能取得全局最优解,提出基于模拟退火和历史存档的算法融合改进策略。当风驱动优化算法陷入局部停
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61136002);陕西省工业公关项目(2014k06-36);西安市科技计划项目(CX12188(7));陕西省教育厅科技计划项目(2013JK1128)
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为了解决风驱动优化算法处理多峰值问题时陷入局部最优而无法成功脱困,并且不能取得全局最优解,提出基于模拟退火和历史存档的算法融合改进策略。当风驱动优化算法陷入局部停滞状态时,采用模拟退火改进策略通过以概率作为接受新状态的方法,可以有效避免搜索陷入局部最优的问题,提高算法取得全局最优解的能力。当算法陷入长时间的周期迭代且无法进一步取得最优解时,采用历史存档改进策略变异一定百分比的种群,使算法改进后具有跳出局部最优解的能力。通过实验结果表明,基于模拟退火和历史存档的风驱动优化算法与粒子群算法、标准风驱动算法相比
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