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| 采用差分进化策略的入侵杂草改进算法及函数优化应用 | |
| 作者单位： | ;1.河南工业职业技术学院网络管理中心 |
| 摘 要： | 针对入侵杂草优化算法易出现早熟且收敛速度较慢的问题,提出一种具有差分进化策略的入侵杂草算法。利用差分进化策略较强的开发能力,对种子进行交叉变异选择操作以帮助算法跳出局部最优;同时,为了提高算法的收敛速度和种群多样性,提出对杂草进行初始化并采用基于混沌反向学习的初始化方法。对8个标准测试函数进行的仿真实验表明:与标准杂草优化、差分进化及混合杂草优化算法相比,提出的改进算法具有较快的收敛速度、较高的收敛精度及较强的搜索全局最优解的能力。 |
| 关 键 词： | 入侵杂草优化 混沌 反向学习 差分进化策略 函数优化 |
AN IMPROVED INVASIVE WEED OPTIMISATION ALGORITHM WITH DIFFERENTIAL EVOLUTION STRATEGY AND APPLICATION OF FUNCTION OPTIMISATION |
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