【摘 要】
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针对基本人工鱼群在搜索过程中易陷入局部最优问题,提出一种混沌行为的人工鱼群改进算法.首先,引入服从均匀分布的Logistic混沌序列,使鱼群的种群初始化和搜索过程具有混沌行
【机 构】
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西北工业大学电子信息学院,长安大学信息工程学院,长安大学电子电子与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61302150),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CHD2011JC101).
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针对基本人工鱼群在搜索过程中易陷入局部最优问题,提出一种混沌行为的人工鱼群改进算法.首先,引入服从均匀分布的Logistic混沌序列,使鱼群的种群初始化和搜索过程具有混沌行为的随机性和遍历性特点,提高全局搜索能力;其次,将个体鱼之间的平均点距作为鱼群种群多样性的衡量指标,使人工鱼的视野和步长根据种群多样性的变化进行自适应调节,避免由于视野和步长为定值而导致的前期收敛速度快,而后期收敛缓慢且易在搜索位置点附近产生震荡的问题.实验结果表明,改进后人工鱼群算法,能克服局部极值,搜索结果更接近测试函数的理论值.
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