【摘 要】
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针对标准的鸡群容易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于模式搜索的鸡群算法.在算法的每次迭代中加入对最优解的检测判断,当发现该解多次出现不变时,认为算法陷入局部最优,引入
【基金项目】
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贵州省自然科学基金项目(黔科合基础[2017]1047号)
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针对标准的鸡群容易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于模式搜索的鸡群算法.在算法的每次迭代中加入对最优解的检测判断,当发现该解多次出现不变时,认为算法陷入局部最优,引入模式搜索帮助算法跳出局部最优解;利用算法全局最优解和全局次优解之间的差分结果牵引每次迭代中的最优解进行邻域搜索,在保证算法收敛精度的同时,提高收敛速度.通过对6个典型的基准测试函数的仿真表明,改进算法具有较强的全局搜索能力,同时寻优精度和收敛速度比原算法也有较大的提高.尤其是在处理高维函数问题上,改进算法表现出了较强的优势.
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