【摘 要】
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针对探路者算法在解决最优化问题存在收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出维度学习策略改善不足.在种群搜寻最优解的过程中,通过对越界个体执行限制维度学习,对迭代不成功个体采取加强维度学习策略,帮助种群跳出局部最优,提高算法的收敛性能.为验证策略可行性,通过5个Benchmark测试函数与4种算法进行对比实验,结果表明,改进后的算法明显优于其他算法.维度学习策略用于粒子群优化算法表明,该策略对于提高算法性能具有普适性.
【机 构】
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辽宁科技大学 理学院,辽宁 鞍山 114051
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针对探路者算法在解决最优化问题存在收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出维度学习策略改善不足.在种群搜寻最优解的过程中,通过对越界个体执行限制维度学习,对迭代不成功个体采取加强维度学习策略,帮助种群跳出局部最优,提高算法的收敛性能.为验证策略可行性,通过5个Benchmark测试函数与4种算法进行对比实验,结果表明,改进后的算法明显优于其他算法.维度学习策略用于粒子群优化算法表明,该策略对于提高算法性能具有普适性.
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