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题名基于遗传算法的蝙蝠优化算法研究
被引量：7
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作者
翁健高
白琳
易向阳
李道丰
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机构
广西大学计算机与电子信息学院
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出处
《广西大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2017年第3期1137-1144,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61362010)
广西自然科学基金项目(2011GXNSFA018152)
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文摘
针对基本蝙蝠算法后期收敛速度不够快、早熟、寻优精度不高、容易出现局部最优问题等情况,提出与遗传算法相结合的优化蝙蝠算法(GABA)。该优化算法嵌入了竞争机制以及遗传算法,利用遗传算法具有的全局搜索性能,让种群进化时具有更丰富的多样性,在解决算法早熟问题的同时,提高了局部广度搜索性能,避免产生局部最优问题。Matlab环境下的仿真实验结果表明:与基本BA算法对比,改进后算法(GABA)在收敛速度及精度上均有明显提高,特别在高维函数上的搜索能力更为明显,可针对工程应用过程中出现的高维多极值复杂函数进行优化。
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关键词
蝙蝠算法
选择
交叉
变异因子
竟争机制
收敛速度
遗传算法
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Keywords
bats algorithm
selection
crossover
mutation factor
competition mechanism
convergence rate
genetic algorithm
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于选择和变异机制的蛙跳FCM算法
被引量：6
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作者
赵小强
刘悦婷
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机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
甘肃省工业过程先进控制重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第6期2068-2071,共4页
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基金
甘肃省支撑计划资助项目(090GKCA034)
甘肃省自然科学基金资助项目(0916RJZA017
1112RJZA028)
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文摘
为了改进模糊C-均值(FCM)聚类算法对初始值和噪声数据敏感,且易陷入局部极小值的缺点,提出一种基于选择和变异机制的蛙跳FCM算法(SMSFLA-FCM)。该算法首先将线性递减的惯性权重引入蛙跳算法的更新策略中,按照一定的概率选择适应度值较优的青蛙代替较差青蛙,并对每只青蛙个体以不同的概率变异;再用改进后的蛙跳算法求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心;然后利用FCM优化初始聚类中心;最后求得全局最优解,从而有效克服了FCM算法的缺点。人造数据和经典数据集的实验结果表明,SMSFLA-FCM与SF-LA-FCM和FCM聚类算法相比,提高了算法的寻优能力,且迭代次数更少,聚类效果更好。
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关键词
模糊C-均值聚类
蛙跳算法
选择和变异机制
聚类分析
数据挖掘
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Keywords
fuzzy C-means clustering
shuffled frog leaping algorithm（SFLA）
selection and mutation mechanism
cluster analysis
data mining
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于邻域引力学习的生物地理学优化算法
被引量：5
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作者
马萍
刘思含
孙根云
张爱竹
郝艳玲
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机构
中国石油大学(华东)地球科学与技术学院
青岛海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室
环境保护部卫星环境应用中心国家环境保护卫星遥感重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第22期35-41,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.41471353)
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文摘
针对生物地理学优化算法(Biogeography-Based Optimization,BBO)易发生早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出一种基于邻域引力学习的生物地理学优化算法(Neighbor Force Learning Biogeography-Based Optimization,NFBBO)。该算法采用邻域选择的方法确定迁出栖息地,以充分利用栖息地的邻域信息,增加算法的种群多样性。同时采用引力学习策略对栖息地进行更新,拓展搜索空间,提高算法的搜索能力,避免早熟收敛问题。为使种群能够自适应地跳出局部最优,引入一种自适应高斯变异机制。基于高维标准测试函数的对比实验表明,NFBBO算法具有更快的收敛速度和更高的收敛精度。
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关键词
生物地理学优化算法
邻域选择
引力学习
自适应高斯变异机制
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Keywords
Biogeography-Based Optimization(BBO)
neighbor selection strategy
force learning
adaptive Gaussian mutation mechanism
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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