【摘 要】
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针对基本的樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)收敛性能差等缺点,利用基于高斯概率分布采样学习的方法对樽海鞘群算法进行优化.文章用一种基于全局最优位置的高斯采样方
【基金项目】
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山西师范大学优质课程项目(2019YZKC-12),山西师范大学教学改革创新项目(2019JGXM-43).
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针对基本的樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)收敛性能差等缺点,利用基于高斯概率分布采样学习的方法对樽海鞘群算法进行优化.文章用一种基于全局最优位置的高斯采样方式改变樽海鞘(追随者)的位置更新公式,在一定程度上避免陷入局部最优,同时提高收敛性能.通过8个不同特征的测试函数仿真,与其他算法的实验结果进行对比,验证了所提算法在收敛速度、收敛精度和局部搜索能力方面的良好性能.
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