典型文献
基于混沌优化和自适应反向学习的秃鹰搜索算法
文献摘要：
针对秃鹰搜索算法求解精度低、收敛速度较慢、容易陷入局部最优的问题,提出一种基于混沌优化和自适应反向学习的秃鹰搜索算法.首先,在选择搜索空间阶段引入正弦混沌映射更新秃鹰群位置,增加随机性,优化全局搜索能力;其次,在俯冲捕获猎物阶段加入指数自适应,平衡了全局搜索和局部搜索,同时加快收敛速度;最后,对更新后的最优秃鹰位置使用反向学习策略,提高跳出局部最优的可能性.选取12个测试函数对算法的性能进行了测试,结果表明本文改进的秃鹰搜索算法具有更优的求解精度和收敛速度.
文献关键词：
秃鹰搜索算法;正弦混沌映射;指数自适应;反向学习;群智能优化算法
中图分类号：
作者姓名：
石默涵;陈家清;高晨峰
作者机构：
武汉理工大学理学院,湖北 武汉430070
文献出处：
引用格式：
[1]石默涵;陈家清;高晨峰-.基于混沌优化和自适应反向学习的秃鹰搜索算法)[J].数学的实践与认识,2022(06):149-159
A类：
正弦混沌映射,指数自适应
B类：
混沌优化,秃鹰搜索算法,收敛速度,较慢,局部最优,搜索空间,鹰群,随机性,全局搜索,搜索能力,俯冲,猎物,局部搜索,快收敛,反向学习策略,跳出局部,测试函数,群智能优化算法
AB值：
0.211635
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