【摘 要】
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针对原始蜻蜓算法易陷入局部最小值导致全局搜索能力较差,以及蜻蜓算法后期种群缺乏多样性易出现停滞现象等缺陷问题,提出量子行为和差分进化融合策略下的改进蜻蜓算法(QDEDA
【基金项目】
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安徽高校省级科学研究项目(KJ2016A057,KJ2018A0102),安徽省高等教育提升计划省级自然科学研究项目(TSKJ2014B14)
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针对原始蜻蜓算法易陷入局部最小值导致全局搜索能力较差,以及蜻蜓算法后期种群缺乏多样性易出现停滞现象等缺陷问题,提出量子行为和差分进化融合策略下的改进蜻蜓算法(QDEDA)。量子行为的融入改进了算法中蜻蜓个体的位置更新方式,差分进化的融入增强了算法中的信息交流,量子行为和差分进化融合策略实现了优化该算法向最优解方向搜索。最后选取8个标准测试函数进行实验验证,与原始蜻蜓算法、灰狼算法和粒子群算法进行对比分析,QDEDA在收敛速度和寻优精度方面均实现改善。
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