典型文献
融合混沌对立和分组学习的海洋捕食者算法
文献摘要：
针对海洋捕食者算法存在收敛速度慢、不易逃出局部最优的缺点,提出了一种改进海洋捕食者算法.将混沌映射与对立学习策略相结合,在保证遍历性和随机性的同时,生成高质量的初始猎物种群.引入自适应t分布变异算子更新种群,增加种群多样性,避免陷入局部最优.对更新后的种群,按照适应度分为精英组和学习组,学习组向精英组猎物的平均维度进行学习,精英组内的猎物相互维度学习,进一步提高种群质量和搜索精度.选取15个测试函数,通过对比测试,验证了改进后的算法可以有效提高原算法的收敛速度和寻优精度.将改进后的算法应用于无线传感器网络覆盖优化,实验结果显示,改进后的算法提高了网络覆盖率,优化后的节点分布更加均匀.
文献关键词：
混沌映射;对立学习;自适应t分布;分组学习;海洋捕食者算法
中图分类号：
作者姓名：
马驰;曾国辉;黄勃;刘瑾
作者机构：
上海工程技术大学 电子电气工程学院,上海 201600
文献出处：
引用格式：
[1]马驰;曾国辉;黄勃;刘瑾-.融合混沌对立和分组学习的海洋捕食者算法)[J].计算机工程与应用,2022(22):271-283
A类：
B类：
分组学习,海洋捕食者算法,收敛速度,速度慢,逃出,出局,局部最优,混沌映射,对立学习,学习策略,遍历性,随机性,猎物,分布变异,变异算子,新种,种群多样性,适应度,学习组,种群质量,测试函数,对比测试,寻优精度,算法应用,无线传感器网络,网络覆盖,覆盖优化
AB值：
0.327632
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