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多策略融合改进的飞蛾火焰优化算法
被引量：
1
1
作者
何加文
许贤泽
高波
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期2862-2871,共10页
针对飞蛾火焰优化算法容易出现局部最优解、接近全局最优时开发能力不足等问题,提出一种多策略融合改进的飞蛾火焰优化(RGMFO)算法。在每次迭代开始时,使用随机反向学习策略获得高质量飞蛾种群;利用高斯变异将较差的火焰个体替换为优秀...
针对飞蛾火焰优化算法容易出现局部最优解、接近全局最优时开发能力不足等问题,提出一种多策略融合改进的飞蛾火焰优化(RGMFO)算法。在每次迭代开始时,使用随机反向学习策略获得高质量飞蛾种群;利用高斯变异将较差的火焰个体替换为优秀个体;使用阿基米德螺线、权重因子和围绕最优火焰飞行3种方式改进飞蛾更新机制。为验证所提算法的有效性,与11个不同类型的基准函数进行寻优测试,基准函数实验结果与秩和检验表明:相较于其他优化算法及其他MFO改进算法,所提算法具有更好的全局搜索能力与更高的寻优精度。将所提算法应用于减速器设计和槽形舱壁设计的实际工程场景中,以进一步验证算法的实用性与可行性。
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关键词
飞蛾火焰优化算法
多策略融合
随机反向学习
高斯变异
智能优化
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职称材料
题名
多策略融合改进的飞蛾火焰优化算法
被引量：
1
1
作者
何加文
许贤泽
高波
机构
武汉大学电子信息学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期2862-2871,共10页
基金
国家自然科学基金(51975422)。
文摘
针对飞蛾火焰优化算法容易出现局部最优解、接近全局最优时开发能力不足等问题,提出一种多策略融合改进的飞蛾火焰优化(RGMFO)算法。在每次迭代开始时,使用随机反向学习策略获得高质量飞蛾种群;利用高斯变异将较差的火焰个体替换为优秀个体;使用阿基米德螺线、权重因子和围绕最优火焰飞行3种方式改进飞蛾更新机制。为验证所提算法的有效性,与11个不同类型的基准函数进行寻优测试,基准函数实验结果与秩和检验表明:相较于其他优化算法及其他MFO改进算法,所提算法具有更好的全局搜索能力与更高的寻优精度。将所提算法应用于减速器设计和槽形舱壁设计的实际工程场景中,以进一步验证算法的实用性与可行性。
关键词
飞蛾火焰优化算法
多策略融合
随机反向学习
高斯变异
智能优化
Keywords
moth-flame optimization algorithm
multi-strategy integration
random opposition-based learning
Gaussian mutation
intelligent optimization
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多策略融合改进的飞蛾火焰优化算法
何加文
许贤泽
高波
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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