一种面向多模态优化的新型群体智能优化方法:羊群迁徙优化算法

TG142.71; 群体智能优化算法是根据生物集群运动、交互、进化等行为机制而开发的自然启发算法,凭借其显著的灵活性、适应性、鲁棒性以及全局寻优能力,被广泛应用于现实世界中各类优化问题的求解.受羊群间歇性集体运动现象启发,本文提出了一种新的仿生群体智能优化方法—羊群迁徙优化(Sheep flock migrate optimization,SFMO)算法,创新性地建立了3个核心运算模块,即放牧算子、集体运动算子和补偿策略.与现有的群体智能优化算法相比,SFMO可以通过广泛随机搜索指导下的种群迁徙,降低算法陷于局部最优的概率,为群体智能优化领域提供了一种新的解决方案.收敛性证明和复杂度分析进一步...

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Podrobná bibliografia

Vydané v:	工程科学学报 Ročník 45; číslo 12; s. 2070 - 2084
Hlavní autori:	海星朔, 张文良, 冯强, 王自力
Médium:	Journal Article
Jazyk:	Chinese
Vydavateľské údaje:	北京航空航天大学可靠性工程研究所,北京 100191 2023 北京航空航天大学可靠性与系统工程学院,北京 100191 南洋理工大学电气与电子工程学院,新加坡 639798%北京航空航天大学可靠性与系统工程学院,北京 100191%北京航空航天大学可靠性工程研究所,北京 100191
Predmet:	间歇性集体运动 multimodal function optimization intermittent collective motion 局部最优 多模态函数优化 羊群迁徙优化 sheep flock migrate optimization 群体智能 swarm intelligence local optima
ISSN:	2095-9389
On-line prístup:	Získať plný text
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