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题名混合策略改进正弦余弦算法
被引量：5
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作者
林杰
何庆
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机构
贵州大学大数据与信息工程学院
贵州大学贵州省公共大数据重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第12期3612-3617,共6页
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基金
贵州省科技计划项目重大专项项目(黔科合重大专项字[2018]3002,黔科合重大专项字[2016]3022)
贵州省公共大数据重点实验室开放课题(2017BDKFJJ004)
+1 种基金
贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔科合KY字[2016]124)
贵州大学培育项目(黔科合平台人才[2017]5788)。
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文摘
为提高正弦余弦算法在求解函数优化问题的性能,提出混合策略改进正弦余弦算法。首先,利用正切函数作为调节因子代替原本线性变化的参数,用于平衡算法的全局探索和局部开发;然后,引入权重系数,用于控制位置更新处个体上一代位置的影响力,有效提高算法开发能力和寻优速度;最后,构建逐维交叉学习策略,克服最优解无更新的缺点,对最优个体进行扰动更新,跳出局部最优,避免早熟收敛。在不同维数的八个基准函数上进行仿真实验。实验表明,该算法相对于其他群智能优化算法具有更高的寻优精度和收敛速度,相比于最新的正弦余弦改进算法,也表现出更好的收敛性能和稳定性。
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关键词
正弦余弦算法
调节因子
权重系数
逐维交叉学习
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Keywords
sine cosine algorithm(SCA)
adjustment factor
weight coefficient
cross-dimensional cross learning curve function
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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