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一种改进的樽海鞘群算法

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针对樽海鞘群算法在对函数优化问题求解上出现的求解精度不高、收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的群海鞘群算法.对于领导者引入加权重心取代最优个体位置,防止过早聚集在最优个体附近;对于追随者引入自适应惯性权重平衡算法的全局搜索和局部寻优能力;最后对于个体进行逐维随机差分变异,减少维间干扰,提高了种群的多样性.仿真实验结果表明改进的樽海鞘群算法在均值、标准差和收敛曲线优于标准樽海鞘群算法和其他改进算法,说明改进后的算法提高了寻优性能,有较高的求解精度和较快的收敛速度.
Improved salp swarm algorithm

陈连兴、牟永敏

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北京信息科技大学 网络文化与数字传播北京市重点实验室,北京 100101

北京信息科技大学 计算机学院,北京 100101

樽海鞘群算法 加权重心 逐维变异 惯性权重 函数优化

北京市自然科学基金网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题

Z1600025221935409

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.09.0242

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(6)
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