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针对SAGACIA优化方法在优化过程中搜索步长δ'参数为定值问题,提出一种自适应步长方法,使得步长参数δ'在优化过程中能够自适应变化;并将改进后的自适应SAGACIA优化方法用于多极值函数的优化;实验测试表明:改进后的SAGACIA优化方法能够跳出局部最优,较快地收敛到最优解。
SAGACIA优化方法改进及其在多极值函数优化中的应用
【摘 要】
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针对SAGACIA优化方法在优化过程中搜索步长δ'参数为定值问题,提出一种自适应步长方法,使得步长参数δ'在优化过程中能够自适应变化;并将改进后的自适应SAGACIA优化
【机 构】
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唐山工业职业技术学院自动化工程系,首钢京唐钢铁联合有限责任公司设备部
【出 处】
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机床与液压
【发表日期】
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2020年24期
【基金项目】
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河北省高等学校自然科学青年基金项目(QN2019323),曹妃甸2019年度科学技术研究计划项目(201912)
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