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求解最优化问题的新型最有价值球员算法

来源 :计算机仿真 | 被引量 : 2次 | 上传用户：raclen4hy00

【摘要】

：

最有价值球员算法(Most Valuable Player Algorithm, MVPA)是一种模拟体育比赛的新型智能优化算法。针对该算法在求解复杂优化问题时存在寻优精度低、收敛速度慢等问题,提出了一种新型最有价值球员算法(Novel MVPA)。在个体竞争公式中,引入自适应的个体经验权重和群体经验权重,以实现全局探索和局部开发能力的平衡;在队伍竞争阶段,当队伍输了比赛以后采用基于云模型的变异操

【作者】

：

【机构】

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上海理工大学管理学院

【出处】

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计算机仿真

【发表日期】

：

2020年06期

【关键词】

：

最有价值球员算法个体经验权重自适应群体经验权重云模型 Most valuable player algorithm(MVPA)Individual ex

【基金项目】

：

教育部人文社会科学研究规划基金项目(16YJA630037),上海市“科技创新行动计划”软科学研究重点项目(17692109400,18692110500),上海理工大学人文社科“攀登计划”项目(SK17PB04),上海理工大学研究生课程建设项目(进化计算)(13000125)

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最有价值球员算法(Most Valuable Player Algorithm, MVPA)是一种模拟体育比赛的新型智能优化算法。针对该算法在求解复杂优化问题时存在寻优精度低、收敛速度慢等问题,提出了一种新型最有价值球员算法(Novel MVPA)。在个体竞争公式中,引入自适应的个体经验权重和群体经验权重,以实现全局探索和局部开发能力的平衡;在队伍竞争阶段,当队伍输了比赛以后采用基于云模型的变异操作来更新队伍,降低算法陷入局部最优解的概率,从而提高算法的计算精度和优化速度。采用20个测试函数进行数值

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