基于信息交互的改进鸡群优化算法 |
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作者单位: | 贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳550025;贵州大学学报编辑部,贵州贵阳550025 |
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基金项目: | 贵州省科技计划;贵州省科技计划;贵州省公共大数据重点实验室开放资助课题;贵州省教育厅青年科技人才成长资助项目 |
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摘 要: | 针对鸡群优化(chicken swarm optimization,CSO)算法易陷入局部最优、收敛速度慢以及高维和超高维问题求解困难等缺点,提出了一种基于信息交互的改进鸡群优化(information sharing chicken swarm optimization,ISCSO)算法。通过引入信息交互和边界变异策略,增强子群的信息交互能力和种群的多样性,从而提高算法的收敛能力和寻优能力。通过对6个基本测试函数进行数值仿真,实验结果表明:改进后的算法ISCSO相比于CSO具有更好的寻优精度,与其他改进算法相比具有更好的高维寻优能力和收敛性能。
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关 键 词: | 鸡群优化算法 信息交互 边界变异 ISCSO算法 |
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