【摘 要】
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智能系统试图模拟人类专家来解决复杂的现实问题。问题的领域从工程、工业到医学、教育都各不相同。在大多数情况下,系统需要根据多个输入进行决策;但是搜索空间通常很大,因
【机 构】
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安阳师范学院计算机与信息工程学院,北京工业大学国际WIC研究院,上海交通大学电子信息与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61040010);国家语委科研规划项目(YB135-50)资助
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智能系统试图模拟人类专家来解决复杂的现实问题。问题的领域从工程、工业到医学、教育都各不相同。在大多数情况下,系统需要根据多个输入进行决策;但是搜索空间通常很大,因此很难使用传统的算法进行决策。元启发式算法可以用作寻找最优解的一种工具。因此,改进元启发式技术和现有算法是必要的。介绍了一种改进的花朵授粉算法(FPA)。将标准的FPA与克隆选择算法(CSA)结合,应用到23个优化基准函数上;并对其进行测试。将改进算法与五种著名的优化算法(模拟退火、遗传算法、花授粉算法、蝙蝠算法和萤火虫算法)进行比较。实验结果表
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