典型文献
基于柯西变异的改进入侵杂草优化算法
文献摘要：
入侵杂草优化算法存在收敛速度较慢,收敛精度不高,易陷入局部最优等问题,针对这些问题,论文提出基于柯西变异的改进入侵杂草优化算法(CMIWO).该算法采用改进点集的方法实现种群的初始化,丰富初始种群的多样性,引入改进后的tent混沌映射将杂草个体进行扩散,后期融入柯西变异和差分变异的混合变异算子,从而使算法的收敛速度和寻优精度进一步提高,且更易跳出局部最优值.利用6个标准测试函数测试算法的收敛速度以及寻优精度,仿真结果表明,CMIWO算法均优于标准IWO算法及其他常用算法,并且能有效避免陷入局部最优.
文献关键词：
入侵杂草优化算法;点集;混沌映射;混合变异算子
中图分类号：
作者姓名：
张梦坤;高尚
作者机构：
江苏科技大学计算机学院 镇江 212100
文献出处：
引用格式：
[1]张梦坤;高尚-.基于柯西变异的改进入侵杂草优化算法)[J].计算机与数字工程,2022(11):2377-2381,2434
A类：
入侵杂草优化算法,CMIWO,混合变异算子
B类：
柯西变异,收敛速度,较慢,收敛精度,局部最优,优等,点集,初始化,初始种群,tent,混沌映射,差分变异,寻优精度,跳出局部,最优值,标准测试函数,函数测试,试算法
AB值：
0.219875
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