典型文献
融合振荡禁忌搜索的自适应均衡优化算法
文献摘要：
为了改善均衡优化(equilibrium optimizer,EO)算法寻优过程中存在的收敛速度慢、易受局部极小值影响的问题,提出一种融合振荡禁忌搜索的自适应均衡优化算法CfOEO.针对EO算法初始化随机性过高导致的收敛速度慢的问题,引入精英反向学习初始化种群,增加算法搜索能力;通过自适应调整收敛因子来平衡算法的局部和全局搜索能力;在禁忌搜索策略中引入振荡算子,提高算法跳出局部极小值的能力.仿真实验采用10个基准测试函数和部分CEC2014测试函数以及基准测试函数的Wilcoxon秩和检测,对CfOEO算法进行寻优性能测试,测试结果验证了CfOEO算法的鲁棒性.
文献关键词：
均衡优化算法;精英反向学习;振荡算子;禁忌搜索;自适应收敛因子
中图分类号：
作者姓名：
刘成汉;何庆
作者机构：
贵州大学 大数据与信息工程学院,贵阳 550025;贵州大学 贵州省公共大数据重点实验室,贵阳 550025
文献出处：
引用格式：
[1]刘成汉;何庆-.融合振荡禁忌搜索的自适应均衡优化算法)[J].计算机工程与应用,2022(10):68-75
A类：
CfOEO,振荡算子,自适应收敛因子
B类：
禁忌搜索,自适应均衡,均衡优化算法,equilibrium,optimizer,算法寻优,收敛速度,速度慢,局部极小值,初始化,随机性,精英反向学习,加算,搜索能力,自适应调整,全局搜索,搜索策略,跳出局部,基准测试函数,CEC2014,Wilcoxon,秩和,寻优性能
AB值：
0.228943
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