【摘 要】
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君主蝶优化算法(Monarch Butterfly Optimization,MBO)是2015年提出的一种模拟君主蝶的迁徙行为的元启发式算法.通过对MBO的研究发现其在处理高维问题时易陷入局部最优与迁移算子产生的子代受父代影响过大的问题,本文提出新算法,Logistic混沌映射君主蝶优化算法(Monarch Butterfly Optimization with Logistic Chaotic Map,LCMMBO),使用Logistic混沌映射扰动最优解以增强其跳出局部最优的能力,优化了迁移算子中子
【基金项目】
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宁波市自然科学基金(202003N4159),国家级大学生创新创业训练计划(202013277008)。
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君主蝶优化算法(Monarch Butterfly Optimization,MBO)是2015年提出的一种模拟君主蝶的迁徙行为的元启发式算法.通过对MBO的研究发现其在处理高维问题时易陷入局部最优与迁移算子产生的子代受父代影响过大的问题,本文提出新算法,Logistic混沌映射君主蝶优化算法(Monarch Butterfly Optimization with Logistic Chaotic Map,LCMMBO),使用Logistic混沌映射扰动最优解以增强其跳出局部最优的能力,优化了迁移算子中子
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