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基于适应度值分类的DBSO算法优化
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作者 施晓东 《电子技术（上海）》 2021年第3期49-51,共3页
针对头脑风暴优化算法收敛速度较慢、易陷入局部最优导致寻优精度不高的问题,提出了一种基于适应度值分类的改进头脑风暴优化算法(DBSO)。该算法使用步骤简单的适应度值分类替代原始BSO算法中的k-means聚类,并使用动态参数使算法寻优前... 针对头脑风暴优化算法收敛速度较慢、易陷入局部最优导致寻优精度不高的问题,提出了一种基于适应度值分类的改进头脑风暴优化算法(DBSO)。该算法使用步骤简单的适应度值分类替代原始BSO算法中的k-means聚类,并使用动态参数使算法寻优前期加强全局搜索后期加强局部搜索,不仅增强了算法的收敛速度,而且提高了算法跳出局部最优解的能力。实验将DBSO在4个测试函数上进行了可行性验证,并与其他算法做对比。结果表明,DBSO算法具有更快的收敛速度与更高的寻优精度。 展开更多
关键词 头脑风暴 适应度值分类 参数调整
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