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  1. Tent混沌和模拟退火改进的飞蛾扑火优化算法

  2. 针对标准飞蛾扑火优化算法存在的易陷入局部最优陷阱、全局寻优能力不足的问题,借鉴混沌序列、模拟退火算法和遗传算法,提出Tent混沌和模拟退火改进的飞蛾扑火优化算法。首先,通过Tent混沌序列初始化种群,增加种群多样性;然后对当前最优解增加扰动产生新解,并与当前最优解按比例杂交相加,根据模拟退火算法中的Metropolis准则判断是否接受杂交后的新解,最终获得最优解。分别使用复杂高维基准函数和航迹规划问题测试算法性能。其中,6个复杂基准函数寻优测试结果表明,对于10维基准函数,该算法经过约0.25秒
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-11
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38577922