【摘 要】
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针对标准正弦余弦算法在求解函数优化问题时易陷入局部最优、收敛精度较差等问题,提出了一种具有学习机制的正弦余弦算法。该算法引入精英反向学习策略构造精英及反向群体,对
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61872125);河南省科技厅资助项目(182102410051);赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20170902)
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针对标准正弦余弦算法在求解函数优化问题时易陷入局部最优、收敛精度较差等问题,提出了一种具有学习机制的正弦余弦算法。该算法引入精英反向学习策略构造精英及反向群体,对其混合群体进行择优保留,从而优化了种群中的个体位置、提高了算法的寻优精度;同时,利用个体的反思学习能力来防止个体盲目地向当前最优解学习,使算法停滞在局部最优,从而有效地避免了算法的未成熟收敛。通过13个标准测试函数进行仿真实验,实验结果证明,该算法相比于对比算法具有较强的鲁棒性和函数优化能力。
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