【摘 要】
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鸽群优化算法(pigeon-inspired optimization,PIO)作为一种新兴的优化技术,具有收敛速度快、精度高等优点,但其对于一些具有局部最优值的问题的求解效果并不理想.将自然界中
【机 构】
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郑州大学电气工程学院,郑州大学产业技术研究院,河南省脑科学与脑机接口技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61673353).
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鸽群优化算法(pigeon-inspired optimization,PIO)作为一种新兴的优化技术,具有收敛速度快、精度高等优点,但其对于一些具有局部最优值的问题的求解效果并不理想.将自然界中鸽群飞行时的迷失探索和集群分裂机制引入原始鸽群优化算法,提出了一种迷失探索与集群分裂鸽群优化算法(lost and split pigeon-inspired optimization,LSPIO),迷失探索机制的引入加强了算法的全局搜索性能,而集群分裂机制增加了种群多样性.选取9个标准测试函数进行算法性能评估,
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