典型文献
基于金枪鱼群优化算法的Jensen模型参数求解
文献摘要：
[目的]利用智能优化算法求解Jensen模型参数.[方法]将分布估计引入金枪鱼群优化算法(TSO)中,形成基于分布估计的金枪鱼群优化算法(ITSO).将改进的基于分布估计的金枪鱼群优化算法(ITSO)与其他算法在CEC2017测试集上进行性能验证,并利用山西潇河灌溉试验站非充分灌溉试验结果对该算法与其他方法求解的精准性进行对比.[结果]①在CEC2017测试集上,对比ITSO、TSO、GWO、WOA、SSA和BOA共6种算法的寻优性能表明,ITSO算法寻优能力最强.②在山西潇河灌溉试验站非充分灌溉试验结果上分别将ITSO与SPSS软件中非线性回归分析、TSO计算得出的结果进行对比,平均相对误差分别为7.79％、8.13％和7.79％.TSO算法经过50次迭代后找到最优解,而ITSO算法仅需35次迭代后找到最优解.[结论]基于分布估计的金枪鱼群优化算法(ITSO)求解Jensen模型参数,拟合精度高且寻优速度快.
文献关键词：
水分生产函数;Jensen模型;模型参数求解;分布估计;金枪鱼群优化算法
中图分类号：
作者姓名：
薛萍;刘玲;王仰仁;孙书洪
作者机构：
天津农学院 计算机与信息工程学院,天津 300384;天津农学院 水利工程学院,天津 300384
文献出处：
引用格式：
[1]薛萍;刘玲;王仰仁;孙书洪-.基于金枪鱼群优化算法的Jensen模型参数求解)[J].灌溉排水学报,2022(11):22-29
A类：
金枪鱼群优化算法
B类：
Jensen,模型参数求解,智能优化算法,分布估计,ITSO,CEC2017,测试集,性能验证,潇河,试验站,非充分灌溉,其他方法,精准性,GWO,WOA,SSA,BOA,寻优性能,算法寻优,寻优能力,非线性回归分析,平均相对误差,法经,最优解,拟合精度,水分生产函数
AB值：
0.222426
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