【摘 要】
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从小鸡更新公式、优化方式和基于认知多样性变异三方面改进鸡群算法。在小鸡位置更新过程中加入自我学习系数,并向所在种群公鸡学习,同时对未知空间进行探索;采用逆序协同优
【机 构】
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东北石油大学地球科学学院,东北大学秦皇岛分校资源与材料学院
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从小鸡更新公式、优化方式和基于认知多样性变异三方面改进鸡群算法。在小鸡位置更新过程中加入自我学习系数,并向所在种群公鸡学习,同时对未知空间进行探索;采用逆序协同优化异步实现策略提高算法解决更高维度问题的能力;充分利用个体认知多样性,使个体最优以一定概率发生变异,从而带领群体逃离局部最优,收敛到全局最优。Benchmark function测试表明,改进的鸡群算法优于其他优化算法。模型数据反演结果表明,该算法具有很强的全局搜索能力,反演精度较高,同时抗噪能力很强。
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