基于Log-Linear模型的Gauss-Cauchy自適應(yīng)人工魚群算法
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標(biāo)簽：魚群算法(1620)
針對基本人工魚群算法在尋優(yōu)過程中易在非全局極值點附近大量聚集，導(dǎo)致尋優(yōu)精度降低、收斂速度過慢、人工魚群多樣性降低等問題，提出了一種基于LogLinear模型的GaussCauchy自適應(yīng)人工魚群算法。首先，在基本人工魚群算法中引入Log-Linear模型來優(yōu)化人工魚的三個行為；其次，在算法中引入自適應(yīng)調(diào)整人工魚視野和步長的策略，隨著算法的進行提高了人工魚的搜索范圍和尋優(yōu)精度；再次，利用Gauss-Cauchv變異來提高人工魚的多樣性。仿真實驗結(jié)果表明，該算法與其他改進算法相比，有效地提高了收斂速度和尋優(yōu)精度，保持了人工魚群的多樣性。
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