【摘 要】
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飞蛾扑火优化算法(MFO)是一个新颖的启发式算法,其主要设计灵感来源于自然界中称为横向定位的导航机制。由于标准飞蛾扑火优化算法容易陷入局部最优、求解精度低,所以借鉴精
【机 构】
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广西科技师范学院数学与计算机科学学院,北京中科特瑞科技有限公司
【基金项目】
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广西高校中青年教师基础能力提升项目(No. 2018KY0701, 2019KY0874),广西科技厅基地和人才专项(No. AD16450003).
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飞蛾扑火优化算法(MFO)是一个新颖的启发式算法,其主要设计灵感来源于自然界中称为横向定位的导航机制。由于标准飞蛾扑火优化算法容易陷入局部最优、求解精度低,所以借鉴精英反向学习策略,提出一种应用精英反向学习的飞蛾扑火优化算法(EOMFO)。新算法不仅增加了群体的多样性,并且提高了算法的综合性能。通过对7组标准测试函数的实验仿真,结果表明应用精英反向学习的飞蛾扑火优化算法具有更高的收敛精度,从而验证了新算法是有效的和可行的。
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