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题名全局扰动和互利因子作用的飞蛾扑火优化算法
被引量：3
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作者
靳储蔚
李姗鸿
张琳娜
张达敏
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机构
贵州大学大数据与信息工程学院
贵州大学机械工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第8期2297-2304,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(62062021、61872034)
贵州省科学技术基金项目(黔科合基础[2020]1Y254)。
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文摘
为解决飞蛾扑火优化(moth-flame optimization, MFO)算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出一种飞蛾扑火优化(DBMFO)算法。使用Bernoulli混沌映射,提高初始种群的多样性;引入全局扰动因子,提高算法的全局搜索能力;使用互利因子对全局扰动后的位置再次进行更新,避免新的算法陷入局部最优,使得算法更快收敛。通过对10个基准函数进行仿真实验,确定迭代系数的取值,通过Wilcoxon秩和检验来验证算法性能,其结果表明,改进的DBMFO算法在求解的精确度以及收敛速度上均有明显提升。
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关键词
群智能算法
飞蛾扑火优化
伯努利混沌映射
全局扰动因子
互利因子
10个基准测试函数
秩和检验
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Keywords
swarm intelligence algorithm
moth-flame optimization
Bernoulli chaotic map
global disturbance factor
mutually beneficial factor
10 benchmark functions
rank sum test
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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