【摘 要】
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针对传统蝗虫优化算法寻优精度低和收敛速度慢的问题,提出一种基于非线性调整策略的改进蝗虫优化算法.首先,利用非线性参数代替传统蝗虫算法中的递减系数,协调算法全局探索和
【机 构】
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贵州大学大数据与信息工程学院,贵州省公共大数据重点实验室
【基金项目】
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贵州省科技计划重大专项(黔科合重大专项字[2018]3002,黔科合重大专项字[2016]3022),贵州省公共大数据重点实验室开放课题(2017BDKFJJ004),贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔科合KY字[2016]124),贵州大学培育项目(黔科合平台人才[2017]5788)
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针对传统蝗虫优化算法寻优精度低和收敛速度慢的问题,提出一种基于非线性调整策略的改进蝗虫优化算法.首先,利用非线性参数代替传统蝗虫算法中的递减系数,协调算法全局探索和局部开发能力,加快算法收敛速度;其次,引入自适应权重系数改变蝗虫位置更新方式,提高算法寻优精度;然后,结合limit阈值思想,利用非线性参数对种群中部分个体进行扰动,避免算法陷入局部最优.通过六个基准测试函数的仿真结果表明,改进算法的收敛速度和寻优精度均有明显提高.最后将改进算法应用于特征选择问题中,通过在七个数据集上的实验结果表明,基于改进算
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