【摘 要】
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为了克服人工鱼群算法容易收敛于局部最优和解精度不高的缺点,提出了一种新的小生境人工鱼群算法（NAFS）。在算法后期根据鱼群聚集程度引入小生境排挤机制,维持种群的多样性。为
【机 构】
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中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院,石家庄经济学院信息工程学院
【基金项目】
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教育部高校博士点建设基金（20110023110002）, 河北省科技攻关项目（11213525D）, 石家庄经济学院博士科研基金（2010）资助
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为了克服人工鱼群算法容易收敛于局部最优和解精度不高的缺点,提出了一种新的小生境人工鱼群算法（NAFS）。在算法后期根据鱼群聚集程度引入小生境排挤机制,维持种群的多样性。为了说明该算法的有效性,利用压缩映射定理从理论上证明了该算法的全局收敛性。最后,通过在四个典型Benchmark函数上的实验,并与差异演化算法、粒子群算法、鱼群算法对比,证明该算法的解精度比原始人工鱼群算法有较大的提高。
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