典型文献
基于种群多样性的自适应乌鸦搜索算法
文献摘要：
针对原始乌鸦搜索算法对种群多样性控制不强、个体位置更新方式单一、局部搜索精细度不高等缺点,提出新的自适应乌鸦搜索算法.设计多种搜索引导个体,基于进化不同阶段的种群多样性,实现搜索引导个体的自适应选择策略,使算法在迭代前期加强全局勘探,在迭代后期强化局部开发.结合正余弦搜索理念,构建基于线性递减、混合正余弦震荡递减的多种飞行长度控制参数及相应的多种搜索方式,提升算法的搜索遍历性,增加算法在迭代后期找到更优解的概率.为了验证新算法的有效性,通过标准测试函数,将新算法与原始乌鸦搜索算法、改进乌鸦搜索算法和其他优秀的智能优化算法进行仿真实验,比较分析各算法的收敛精度、收敛速度、稳定性、Wilcoxon符号秩检验和Friedman检验.实验结果表明,新算法的性能优于其他比较算法的性能,新算法实现了全局勘探和局部开发、收敛精度和收敛速度的平衡.
文献关键词：
群智能优化;乌鸦搜索算法;种群多样性;搜索引导个体;自适应选择;正余弦搜索
中图分类号：
作者姓名：
何杰光;彭志平;崔得龙;李启锐
作者机构：
广东石油化工学院计算机学院,广东茂名525000;江门职业技术学院信息工程学院,广东江门529030;广东石油化工学院广东省石化装备故障诊断重点实验室,广东茂名525000
文献出处：
引用格式：
[1]何杰光;彭志平;崔得龙;李启锐-.基于种群多样性的自适应乌鸦搜索算法)[J].浙江大学学报（工学版）,2022(12):2426-2435
A类：
搜索引导个体
B类：
种群多样性,乌鸦搜索算法,位置更新,更新方式,局部搜索,精细度,自适应选择,选择策略,勘探,局部开发,正余弦搜索,线性递减,震荡,行长,控制参数,遍历性,加算,优解,新算法,标准测试函数,智能优化算法,收敛精度,收敛速度,Wilcoxon,符号秩检验,Friedman,算法实现,群智能优化
AB值：
0.228841
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