一种带反向学习机制的自适应烟花爆炸算法

发布时间：2017-06-15 01:11

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【摘要】：针对烟花爆炸算法全局优化能力不足、容易早熟收敛的缺陷,将反向学习机制引入其中,通过产生反向种群拓展算法的勘探范围;另外,基于种群内个体适应值的差异,提出一种自适应调整烟花弹爆炸半径的计算方法。以上策略有机结合形成了一种带反向学习机制的自适应烟花爆炸算法。将新算法与另4种代表性群智能优化算法一同在12个经典测试函数上进行对比实验,结果表明新算法具有显著的性能优势。
【作者单位】： 萍乡学院信息与计算机工程学院;广西师范学院科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室;
【关键词】： 反向学习 自适应爆炸半径 烟花爆炸算法
【基金】：国家自然科学基金(11661065) 江西省教育厅科技项目(GJJ151274) 江西省知识产权软科学研究计划项目(ZR201610) 科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室(GXSCIIP201604)资助
【分类号】：TP18
【正文快照】： 本文受国家自然科学基金(11661065),江西省教育厅科技项目(GJJ151274),江西省知识产权软科学研究计划项目(ZR201610),科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室(GXSCIIP201604)资助。1引言科学计算与工程实践中涌现出大量日益复杂的优化问题,这些问题一般难以满足数学上的必

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本文编号：451056