【摘 要】
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针对鸡群算法（CSO）在求解高维复杂优化问题时往往会陷入局部解的问题,提出了基于模糊推理的鸡群优化算法.该方法利用模糊推理改进了母鸡和小鸡的位置更新公式,增强了鸡群全局搜
【机 构】
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宁夏大学数学统计学院,北方民族大学信息与系统科学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61561001);北方民族大学重点科研基金(2015KJ10)资助项目
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针对鸡群算法（CSO）在求解高维复杂优化问题时往往会陷入局部解的问题,提出了基于模糊推理的鸡群优化算法.该方法利用模糊推理改进了母鸡和小鸡的位置更新公式,增强了鸡群全局搜索能力;利用惯性粒子,增强了鸡群的信息共享,从而增加了局部搜索能力,并用Tent映射对粒子进行扰动.数值试验结果表明：该算法能快速收敛到全局最优解,而且具有较高的全局寻优能力和计算精度.
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