典型文献
基于聚类和探测精英引导的蜻蜓算法
文献摘要：
针对蜻蜓算法(DA)收敛速度慢、收敛精度低、全局搜索能力差等不足,提出新的蜻蜓优化算法.利用tent混沌初始化种群并对种群进行K-Means++聚类,根据聚类的结果分别对种群个体进行反向学习和高斯变异以增强种群的多样性,提高搜索效率.引入非线性自适应因子加快收敛速度,使用探测精英引导策略增强算法跳出局部收敛的能力.引入平方散列探测增加收敛精度.将该优化算法应用于8个典型复杂函数优化问题,并与原蜻蜓算法,以及其他仿生计算算法对比,实验结果表明该改进算法具有良好的全局收敛性和寻优精度.
文献关键词：
蜻蜓算法;聚类;探测精英引导策略;平方散列探测;tent混沌
中图分类号：
作者姓名：
杜晓昕;王浩;崔连和;罗金琦;刘岩;张剑飞;王一萍
作者机构：
齐齐哈尔大学 计算机与控制工程学院,黑龙江 齐齐哈尔 161006
文献出处：
引用格式：
[1]杜晓昕;王浩;崔连和;罗金琦;刘岩;张剑飞;王一萍-.基于聚类和探测精英引导的蜻蜓算法)[J].浙江大学学报（工学版）,2022(05):977-986
A类：
探测精英引导策略,平方散列探测
B类：
蜻蜓算法,DA,收敛速度,速度慢,收敛精度,全局搜索,搜索能力,蜻蜓优化算法,tent,混沌初始化,Means++,反向学习,高斯变异,搜索效率,自适应因子,快收敛,增强算法,跳出局部,局部收敛,加收,算法应用,函数优化问题,仿生,生计,计算算法,算法对比,改进算法,全局收敛性,寻优精度
AB值：
0.371461
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