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基于教与学策略的动态变异花授粉算法
文献摘要：
为了进一步提升花授粉算法的优化性能,本文提出一种融入改进的教与学优化策略及动态高斯变异的新花授粉算法.该算法先用教机制中改进的教学因子得到的最优个体与其他个体间的促进作用来提高算法的收敛速度;同时运用种群个体之间相互学习的学机制来保持种群的多样性,从而提升算法的优化精度;然后,当检测到算法陷入早熟时,则对种群的中间个体进行动态高斯变异,增加个体之间的差异性,避免算法早熟,进而提升算法的综合优化能力.通过对16个标准函数的优化结果实验和非参数统计检验分析对比,证明了该算法的有效性;并与其他改进的花授粉算法进行比较分析,结果显示本文算法优势较显著.最后,运用新算法对伸缩绳应用问题进行求解,亦获得较好的优化结果.
文献关键词：
花授粉算法;寻优性能;教与学优化算法;早熟;种群多样性
中图分类号：
作者姓名：
段艳明;肖辉辉;谭黔林;赵翠芹
作者机构：
河池学院 大数据与计算机学院,河池 546300
文献出处：
引用格式：
[1]段艳明;肖辉辉;谭黔林;赵翠芹-.基于教与学策略的动态变异花授粉算法)[J].计算机系统应用,2022(10):142-155
A类：
B类：
教与学策略,异花授粉,花授粉算法,优化性能,高斯变异,新花,先用,收敛速度,时运,互学习,早熟,综合优化,标准函数,结果实,非参数统计,统计检验,检验分析,分析对比,新算法,伸缩,应用问题,寻优性能,教与学优化算法,种群多样性
AB值：
0.393343
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