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基于鸽群算法的Fuch混沌蝗虫算法

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针对蝗虫算法(GOA)存在位置更新易陷于局部最优和收敛精度低等问题,提出一种基于鸽群算法的Fuch混沌蝗虫算法(PFGOA).首先用Fuch混沌映射初始化种群;然后将正弦余弦算子嵌入到位置更新公式,同时将鸽子搜索算子加入优化过程,并且通过改变惯性权重c来改善和平衡该算法的探索和开发能力;最后对最优个体引入非线性惯性权重,增加算法全局搜索能力,跳出局部最优.通过对11个测试函数进行仿真测试以及用Wilcoxon秩和检验的方法进行差异显著性统计检验的实验结果证明,改进后的算法性能更优,求解精度更高,显著性更好.
Fuch chaotic grasshopper algorithm based on pigeon swarm algorithm

尹德鑫、张达敏、蔡朋宸、秦维娜

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贵州大学 大数据与信息工程学院,贵阳550025

蝗虫算法 鸽群算法 Fuch混沌映射 正弦余弦算法 非线性惯性权重

贵州省科学技术基金

黔科合基础[2020]1Y254

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.10.0359

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(7)
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