自适应重生鱼群优化算法

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针对传统人工鱼群算法求解高维优化问题收敛速度较慢,易于陷入局部最优,提出自适应重生鱼群优化算法。首先在每次迭代过程中,不断地给鱼群注入"新生命"使鱼群得以重生;然后采用正态分布动态调整拥挤度因子的上限值使得算法更贴近于鱼群搜索食物的过程。实验结果表明,改进后的算法既保证收敛速度、增加算法获得全局最优的可能性,又适用于求解大规模的优化问题。其中的两个算例采用改进的鱼群算法进行优化,优化结果与实际具有良好的一致性,说明了改进算法的有效性和实用性。
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