【摘 要】
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针对鸽群优化算法易于早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出了一种改进的鸽群优化算法.改进算法基于鸽群优化算法中地图和指南针算子与地标算子的位置更新公式,受差分进化算法的启发,引入模糊交叉变异算子,构建修改的个体位置更新公式来增强算法的搜索能力.与其他3种算法在19个测试函数上进行比较,比较结果表明:改进算法在测试函数上寻优率从47.4％提高到94.7％,在旅行商问题(TSP)上相对误差从1.63％下降到0.19％,优于其他3种对比算法.
【机 构】
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西安科技大学 理学院,陕西 西安 710054
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针对鸽群优化算法易于早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出了一种改进的鸽群优化算法.改进算法基于鸽群优化算法中地图和指南针算子与地标算子的位置更新公式,受差分进化算法的启发,引入模糊交叉变异算子,构建修改的个体位置更新公式来增强算法的搜索能力.与其他3种算法在19个测试函数上进行比较,比较结果表明:改进算法在测试函数上寻优率从47.4％提高到94.7％,在旅行商问题(TSP)上相对误差从1.63％下降到0.19％,优于其他3种对比算法.
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