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题名基于邻域搜索的改进反向学习平衡优化器算法
被引量：1
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作者
李安东
刘升
苟茹茹
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机构
上海工程技术大学管理学院
河北大学网络空间安全与计算机学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023年第9期1679-1690,共12页
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基金
国家自然科学基金(61673258,61075115)
上海市自然科学基金(19ZR1421600)
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文摘
针对标准平衡优化器EO算法收敛精度低、易陷入局部最优解等问题,提出一种结合邻域拓扑搜索改进的反向平衡优化器算法IOLEONS。首先,利用双曲正切自适应算子修改平衡池中平均浓度值,提高算法收敛精度;然后,计算粒子之间的欧氏距离,引入邻域搜索机制,进一步增强算法的局部开发能力,更好地平衡算法开发和探索阶段;最后,利用添加Chebyshev映射的动态对称反向学习策略增强种群的扰动能力,提高种群的多样性,帮助种群跳出局部最优解。对改进算法进行收敛性分析并选取8个基准函数进行仿真实验,Wilcoxon符号秩检验和Friedman秩检验结果显示,改进算法具有较好的优化性能。
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关键词
双曲正切算子
邻域搜索
CHEBYSHEV映射
动态对称反向学习
平衡优化器
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Keywords
hyperbolic tangent operator
neighborhood searching
Chebyshev mapping
dynamic symmetric opposite learning
equilibrium optimizer
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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