【摘 要】
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针对标准鸡群算法在求解复杂优化问题时存在求解精度不高、易陷入局部最优等问题,提出一种采用自适应搜索和变异策略的改进鸡群算法(ICSO-ASV).该算法通过使用改进双控制系数
【机 构】
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华南农业大学 电子工程学院,广东 广州 510642;国家柑橘产业技术体系机械化研究室,广东 广州 510642;华南农业大学 电子工程学院,广东 广州 510642
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针对标准鸡群算法在求解复杂优化问题时存在求解精度不高、易陷入局部最优等问题,提出一种采用自适应搜索和变异策略的改进鸡群算法(ICSO-ASV).该算法通过使用改进双控制系数使母鸡群体进行自适应搜索计算,通过分别在公鸡群体和小鸡群体中加入自适应变异因子来抑制算法可行解的多样性衰减.同时,该算法使用母鸡群体的改进双控制系数约束公鸡群体和小鸡群体的变异因子,三者形成的耦合机制能够进一步加强群体交流协作,进而增强算法全局搜索能力.基准测试函数的结果分析表明,ICSO-ASV算法较多种对照算法均具有更好的寻优性能,有效提高了算法的收敛速度和求解精度.
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