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基于PSO自适应双策略的人工鱼群算法
文献摘要：
针对传统人工鱼群算法存在易陷入局部最优解、鲁棒性差和搜索精度低的问题,提出一种基于粒子群算法自适应双策略的人工鱼群算法.该算法首先模拟粒子群算法的移动算子调整人工鱼的移动方向和位置,使人工鱼具有惯性机制,更好拓展新区域,从而为探索潜在的较优解提供更多的机会,增强其跳出局部最优的能力.然后运用一种自适应视野和惯性权值的策略,更好地平衡全局搜索与局部搜索之间的关系.最后引入反向学习机制,设计2种策略的随机行为,避免原始随机行为的盲目性,增加鱼群的多样性.仿真实验结果表明,改进后的算法在寻优精度、收敛速度以及鲁棒性等方面较其他人工鱼群算法有较大提高,在高维问题求解上有较好的优化效果.
文献关键词：
人工鱼群算法;粒子群算法;自适应;惯性权值;反向学习
中图分类号：
作者姓名：
刘志锋;舒志浩;胥越峰;杨舒伊;沈文龙
作者机构：
东华理工大学信息工程学院,江西 南昌 330013;东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室,江西 南昌 330013
文献出处：
引用格式：
[1]刘志锋;舒志浩;胥越峰;杨舒伊;沈文龙-.基于PSO自适应双策略的人工鱼群算法)[J].计算机与现代化,2022(05):46-53
A类：
B类：
PSO,双策略,人工鱼群算法,传统人工,局部最优解,粒子群算法,整人,移动方向,鱼具,跳出局部,惯性权值,地平,全局搜索,局部搜索,反向学习机制,盲目性,寻优精度,收敛速度,其他人,高维问题,问题求解,优化效果
AB值：
0.261901
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