【摘 要】
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提出了基于精英反向学习的阶段性变异杂草算法(Elite opposition-based learning mutil-stage mutated invasive weed optimization,EOMMIWO).该算法将正态分布的标准差初始
【机 构】
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河北地质大学信息工程学院,全北国立大学电子信息工程学院
【基金项目】
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国家社会科学基金(17BGL202);河北省高等学校科学研究计划项目(ZD2016005);河北省自然科学基金(F2016403055);河北省教育厅科学技术研究重点项目(ZD2018043)
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提出了基于精英反向学习的阶段性变异杂草算法(Elite opposition-based learning mutil-stage mutated invasive weed optimization,EOMMIWO).该算法将正态分布的标准差初始值和终止值由固定设置转化为根据问题自适应产生;在杂草进化过程中让精英个体反向学习,提高了算法的勘探能力;另外,在算法进化的不同阶段对杂草实施不同变异,增强个体交流,提高算法的开发能力.通过8个经典的Benchmark函数测试,结果表明该算法提高了杂草算法的求解精
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