【摘 要】
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对于基本正余弦算法存在的收敛精度低、易陷入局部最优解的问题,提出一种具有对数递减权重的混沌正弦余弦算法。采用对数递减权重描述的非线性权重对当前个体位置进行修正,提
【基金项目】
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重庆市大学生创新创业基金项目(No.2017-GX-385、CQGJ17137B)
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对于基本正余弦算法存在的收敛精度低、易陷入局部最优解的问题,提出一种具有对数递减权重的混沌正弦余弦算法。采用对数递减权重描述的非线性权重对当前个体位置进行修正,提高算法收敛精度、加快收敛速度;引入改进Tent混沌搜索策略以有效保持种群多样性,避免算法陷入局部最优。对10个基准测试函数仿真实验,结果表明,与PSO算法、GWO算法、WOA以及几种改进正余弦算法相比,该算法求解精度、收敛速度得到明显改进。
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