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题名融合变异策略的自适应蝴蝶优化算法
被引量：11
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作者
刘凯
代永强
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机构
甘肃农业大学信息科学技术学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第1期134-140,145,共8页
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基金
甘肃农业大学青年导师基金资助项目(GAU-QDFC-2019-02)
甘肃省高等学校创新能力提升项目(2019A-056)
+1 种基金
甘肃农业大学学科建设专项基金资助项目(GAU-XKJS-2018-253)
国家自然科学基金资助项目(61063028,61751313)。
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文摘
蝴蝶优化算法是近年来提出的一种新型自然启发式算法。针对基本蝴蝶优化算法收敛速度慢、求解精度低、稳定性差等问题,提出了一种融合变异策略的自适应蝴蝶优化算法。通过引入动态调整转换概率策略,利用迭代次数和个体适应度的变化信息动态调整转换概率,有效维持了算法全局探索与局部搜索的平衡;通过引入自适应惯性权重策略和局部变异策略,利用惯性权重值和混沌记忆权重因子进一步提高了算法的多样性,有效避免算法早熟收敛,同时加快了算法的收敛速度和求解精度。利用改进算法对12个基准测试函数进行仿真实验,与基本蝴蝶优化算法、粒子群算法、樽海鞘群算法、灰狼优化算法等其他算法对比表明,改进算法具有收敛速度快、寻优精度高、稳定性强等优异性能。
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关键词
自然启发式算法
蝴蝶优化算法
自适应惯性权重
变异策略
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Keywords
novel nature-inspired metaheuristics algorithm
butterfly optimization algorithm
adaptive inertia weight
mutation strategy
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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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