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题名采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法
被引量：2
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作者
付小朋
王勇
冯爱武
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机构
广西民族大学人工智能学院
广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第10期3026-3032,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61662005)
广西自然科学基金资助项目(2021GXNSFAA220068)。
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文摘
针对阿奎拉优化算法(AO)存在的不足,提出一种采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法(HAO)。首先,利用动态调整函数平衡算法的全局探索与局部开发;其次,利用混沌自适应权重来增强算法的全局搜索能力、加快算法的收敛速度;最后,设计新的个体变异概率系数,采用改进型差分变异策略,利用适应度值较优个体引领群体中其他个体开展搜索活动,保持了种群的多样性,增强了算法跳出局部最优的能力。通过八个基准测试函数和10个CEC2019测试函数,以及一个工程应用问题的数值实验仿真对所提算法进行实验验证。实验结果表明,所提算法的全局收敛速度和优化精度均得到了明显地改善,跳出局部最优的能力得到了增强。
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关键词
阿奎拉优化算法
动态调整
混沌自适应权重
改进型差分变异
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Keywords
Aquila optimization algorithm
dynamic adjustment
chaotic adaptive weights
improved differential mutation
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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