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改进平衡优化器算法研究综述
文献摘要：
平衡优化器(equilibrium optimizer,EO)是受控制容积动态质量平衡启发而提出的一种新型智能算法.因其结构简单,搜索能力强以及易实现等优点而广泛应用于连续或离散,单目标或多目标问题上.而EO算法在迭代中容易出现陷入局部停滞现象,导致无法对勘探和开采阶段进行有效平衡,进而引发各界学者在EO算法上不断改进来提升算法全局寻优能力和逃离局部最优能力.对近年EO算法改进理念、方式以及国内外在各领域研究上取得的进步进行了系统性地分析归纳.首先,通过平衡优化器算法的物理学背景、工作流程及其相关概念将EO算法分为连续型和离散型两大类.其次,从控制参数、混合算法以及多目标优化三个不同改进方向进行分析并总结了其优缺点,进而提炼出各类策略在三种改进方向上的优势与不足.再次,对改进EO算法应用领域进行归类.目前基于改进平衡优化器算法已经证明了其可行性和优越性且实现了更好的控制效果.最后,提出EO算法进一步研究范畴,提供一定的理论参考价值.
文献关键词：
平衡优化器;算法改进;应用探讨;改进方向
中图分类号：
作者姓名：
崔心惠;詹玉新;李文萱;张祝威
作者机构：
滁州职业技术学院电气工程学院,安徽滁州239000;南京电研电力自动化股份有限公司,江苏南京210000
文献出处：
引用格式：
[1]崔心惠;詹玉新;李文萱;张祝威-.改进平衡优化器算法研究综述)[J].微电子学与计算机,2022(07):1-11
A类：
B类：
平衡优化器,算法研究,equilibrium,optimizer,EO,受控,质量平衡,新型智能,智能算法,结构简单,搜索能力,于连,单目标,多目标问题,停滞,对勘,勘探,不断改进,进来,全局寻优,寻优能力,逃离,局部最优,算法改进,物理学,连续型,离散型,两大类,控制参数,混合算法,多目标优化,同改,改进方向,优势与不足,算法应用,经证,研究范畴,应用探讨
AB值：
0.396275
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