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针对连续优化问题，提出了一种改进的CSO算法。该算法思想借鉴了物学领域的“瀑布效应”原理，通过Fg（food global）投射食物，吸引具有简单智慧和行为规则的蟑螂在解空内爬行，完成搜索。实验结果表明，改进的CSO算法寻优率高、收敛速度快，尤其是搜索到了LevyNo．5测试函数的“新解”。
改进的CSO算法应用于连续优化问题
【摘 要】
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针对连续优化问题，提出了一种改进的CSO算法。该算法思想借鉴了物学领域的“瀑布效应”原理，通过Fg（food global）投射食物，吸引具有简单智慧和行为规则的蟑螂在解空内爬行，完成搜索
【机 构】
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淮安信息职业技术学院计算机科学与工程系
【出 处】
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计算机工程与设计
【发表日期】
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2011年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（70671025）,江苏省自然科学基金项目（SBK200921319）.
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