【摘 要】
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针对基本蜻蜓算法(dragonfly algorithm,DA)容易陷入局部最优、收敛速度慢及寻优精度低等缺陷,提出了基于随机替换和混合变异的蜻蜓算法(dragonfly algorithm based on rando
【基金项目】
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国家自然科学基金(61562037),江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ180442),研究生创新专项基金(YC2018-S330)
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针对基本蜻蜓算法(dragonfly algorithm,DA)容易陷入局部最优、收敛速度慢及寻优精度低等缺陷,提出了基于随机替换和混合变异的蜻蜓算法(dragonfly algorithm based on random substitution and hybrid mutation,DASM)。首先,利用混沌映射提升初始解的质量;其次,引入中心点随机替换策略,从而提高算法收敛速度;最后,通过对种群个体进行变异操作,从而跳出局部最优,提高算法收敛精度。仿真实验结果表明,提出的改进算法相比基本蜻蜓算法和
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