典型文献
一种改进的原子搜索算法
文献摘要：
原子搜索算法(atom search algorithm,ASO)是模仿自然界中原子运动而提出的一种新型优化算法,针对ASO在求解复杂函数时存在易早熟及收敛速度慢的问题,提出了一种改进ASO算法(improved atomic search algorithm,IASO).I ASO加入了原子个体历史最优解产生的约束力来修正ASO的加速度,增强全局搜索能力.自适应更新2个乘数系数来协调算法的全局搜索和局部开发能力.适时采用高斯变异策略来重新更新原子位置,提高跳出早熟的能力.对14个基准函数进行仿真实验,对比其他算法,IASO在收敛速度、收敛精度方面表现出优越的性能.
文献关键词：
原子优化算法;函数优化;自适应;高斯变异;收敛精度;测试函数
中图分类号：
作者姓名：
李建锋;卢迪;李贺香
作者机构：
哈尔滨理工大学电气与电子工程学院,黑龙江哈尔滨150000
文献出处：
引用格式：
[1]李建锋;卢迪;李贺香-.一种改进的原子搜索算法)[J].系统仿真学报,2022(03):490-502
A类：
IASO,原子优化算法
B类：
原子搜索算法,search,algorithm,仿自然,早熟,收敛速度,速度慢,improved,atomic,个体历史,最优解,约束力,全局搜索,搜索能力,自适应更新,乘数,数系,局部开发,高斯变异,变异策略,跳出,基准函数,收敛精度,函数优化,测试函数
AB值：
0.361915
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