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融合改进天牛须和正余弦的双重搜索优化算法
文献摘要：
针对标准正余弦优化算法在搜索时存在的计算精度低、容易陷入局部最优值等缺点,借鉴天牛须算法运算简单、搜索速度较快的特点,本文提出了一种融合改进天牛须和正余弦的双重搜索优化算法(BAS-SCA).首先,在现有标准正余弦算法基础上,引入动态自适应权重机制来平衡全局搜索和局部搜索,提升收敛速度;其次,提出了一种新的转换参数模型,该参数模型通过结合指数型函数和余弦函数来替换传统的线性衰减函数;最后,为了提升正余弦的搜索精度和速度,同时尽可能跳出局部最优解,提出了改进的天牛须搜索算法,引入动态步长搜索机制将固定步长搜索改为变步长搜索,创新性地将改进的天牛须算法与改进的正余弦算法进行融合实现双重搜索优化,有效避免局部极值问题.实验表明,通过14个标准测试函数验证,所提双重搜索优化算法BAS-SCA相较于其它现有优化算法,具有更高的寻优精度和更快的收敛速度.
文献关键词：
正余弦优化;动态惯性权重;指数衰减函数;天牛须搜索;全局寻优;测试函数
中图分类号：
作者姓名：
姚信威;王佐响;姚远;黄伟
作者机构：
浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州310023
文献出处：
引用格式：
[1]姚信威;王佐响;姚远;黄伟-.融合改进天牛须和正余弦的双重搜索优化算法)[J].小型微型计算机系统,2022(08):1644-1652
A类：
B类：
搜索优化,正余弦优化算法,计算精度,最优值,天牛须算法,BAS,SCA,正余弦算法,动态自适应权重,重机,全局搜索,局部搜索,收敛速度,参数模型,指数型,型函数,余弦函数,跳出局部,局部最优解,天牛须搜索算法,搜索机制,变步长,局部极值,极值问题,标准测试函数,寻优精度,动态惯性权重,指数衰减函数,全局寻优
AB值：
0.284315
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