【摘 要】
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头脑风暴算法是目前仅有的受人类社会性行为启发的优化算法,该算法和其它群体智能算法一样,存在执行效率低和收敛速度慢等缺点。首次定义了一个香农多样性指数来估算样本群落
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头脑风暴算法是目前仅有的受人类社会性行为启发的优化算法,该算法和其它群体智能算法一样,存在执行效率低和收敛速度慢等缺点。首次定义了一个香农多样性指数来估算样本群落的多样性以及均匀性,并对原始头脑风暴优化算法进行多次初始化,从而有效加快算法后期的收敛性。利用6个标准测试函数对改进后的算法进行了可行性验证,统计分析后表明,该算法只要选择多样性及均匀性足够好的初始种群,就能显著减少迭代次数。改进后的头脑风暴算法在执行效率和收敛速度上都有所提高。
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