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精英反向与二次插值改进的黏菌算法

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针对基本黏菌算法(slime mould algorithm,SMA)易陷入局部最优值、收敛精度较低和收敛速度较慢的问题,提出精英反向学习与二次插值改进的黏菌算法(improved slime mould algorithm,ISMA).精英反向学习策略有利于提高黏菌种群多样性和种群质量,提升算法全局寻优性能与收敛精度;利用二次插值生成新的黏菌个体,并用适应度评估更新全局最优解,有利于增强算法局部开发能力,减少算法收敛时间,使算法跳出局部极值.通过求解多个单模态、多模态和高维度测试函数进行不同算法之间的对比,结果显示,结合两种策略的ISMA具有较高的寻优精度、寻优速度和鲁棒性.
Elite opposition-based learning quadratic interpolation slime mould algorithm

郭雨鑫、刘升、张磊、黄倩

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上海工程技术大学 管理学院,上海201620

黏菌优化算法 精英反向学习 二次插值 高维优化

国家自然科学基金上海市自然科学基金

6167325819RZ1421600

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2021.02.0175

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(12)
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