【摘 要】
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针对基本果蝇优化算法在求解高维函数时存在求解精度低、迭代收敛速度较慢等问题,提出一种基于差分演化的果蝇优化算法。该算法将差分演化策略融合到果蝇优化算法中,对每代产生
【机 构】
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上海海事大学信息工程学院,阿尔托大学电子工程学院电子工程与自动化系
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针对基本果蝇优化算法在求解高维函数时存在求解精度低、迭代收敛速度较慢等问题,提出一种基于差分演化的果蝇优化算法。该算法将差分演化策略融合到果蝇优化算法中,对每代产生的群体进行变异、交叉、选择操作,增加种群的多样性,使其能更快、更有效地求解高维函数问题。对12个基准函数进行了仿真验证,结果表明,与基本的果蝇优化算法和差分演化算法相比,新算法在收敛速度、求解精度上都具有明显的优越性。
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