【摘 要】
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针对社会认知优化算法中知识点的更新过程遍历性不强,不利于快速获得最优解的问题,通过引入一维Kent映射函数和混沌因子,对算法中的邻域搜索过程进行优化和改进,使得更新的知
【机 构】
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西安邮电学院信息中心,西安邮电学院计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60803162）, 陕西省自然科学基金资助项目（SJ08-ZT15）, 陕西省教育厅专项科研计划基金资助项目（08JK423）
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针对社会认知优化算法中知识点的更新过程遍历性不强,不利于快速获得最优解的问题,通过引入一维Kent映射函数和混沌因子,对算法中的邻域搜索过程进行优化和改进,使得更新的知识点数值更合理,分布更均匀。实验数据表明,使用该社会认知优化算法在求解非线性问题时,较遗传算法和标准社会认知优化算法收敛速度更快,准确率更高,函数目标值更接近理论值。
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