【摘 要】
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为了克服人工鱼群算法容易陷入局部最优以及求解精度较低的弱点,提出了一种基于logistic模型的自适应人工鱼群算法。算法运行过程中,步长和视野两个参数自适应调整,在算法的
【机 构】
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中国矿业大学（北京）信息工程学院,石家庄经济学院信息工程学院,石家庄经济学院艺术设计学院
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110023110002)
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为了克服人工鱼群算法容易陷入局部最优以及求解精度较低的弱点,提出了一种基于logistic模型的自适应人工鱼群算法。算法运行过程中,步长和视野两个参数自适应调整,在算法的早期保持种群多样性,并具有较高的收敛速度;在算法后期加强局部搜索能力,算法具有较高的求解精度。通过在5个经典Benchmark函数上的实验及相关的聚类实验,表明该算法具有较好的收敛速度和求解精度。
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