【摘 要】
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为了解决飞蛾火焰优化算法(Moth-flame optimization algorithm,MFO)早熟收敛、寻优精度低和容易陷入局部最优等问题,提出了一种基于高斯变异的改进型飞蛾火焰优化算法(Gauss
【机 构】
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河北地质大学信息工程学院,云南大学建筑与规划学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61806069)资助
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为了解决飞蛾火焰优化算法(Moth-flame optimization algorithm,MFO)早熟收敛、寻优精度低和容易陷入局部最优等问题,提出了一种基于高斯变异的改进型飞蛾火焰优化算法(Gaussian Mutation Moth-flame optimization algorithm,GMFO)。该算法通过高斯变异对适应度值较差的少数个体进行局部扰动,增强了算法跳出局部最优的能力。仿真结果表明,GMFO算法提高了求解的精度、收敛的速度和全局搜索的能力。
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