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变异反向学习的自适应帝王蝶优化算法
文献摘要：
针对于原始帝王蝶优化算法易陷入局部最优解、收敛性不好等问题,提出变异反向学习的自适应帝王蝶优化算法.将遗传算法的变异思想与反向学习策略结合来替代原始的迁移算子,提高全局的收敛性.在原始帝王蝶优化算法的调整算子中融入自适应的策略,使种群更具多样性.在更新的种群中将排序在最后的5只帝王蝶进行柯西变异,让变异个体附近生成更大的扰动,使整个群体在更大的范围内进行寻优.为了验证改进帝王蝶优化算法,通过基准函数和Wilcoxon秩和检验对其进行测试,实验结果表明改进算法的收敛速度及寻优精度得到了很大改进.
文献关键词：
帝王蝶优化算法;变异反向学习;自适应策略;柯西变异
中图分类号：
作者姓名：
孙成硕;戚志东;叶伟琴;单梁
作者机构：
南京理工大学 自动化学院,南京 210094
文献出处：
引用格式：
[1]孙成硕;戚志东;叶伟琴;单梁-.变异反向学习的自适应帝王蝶优化算法)[J].计算机工程与应用,2022(11):66-72
A类：
变异反向学习
B类：
应帝王,帝王蝶优化算法,局部最优解,收敛性,反向学习策略,迁移算子,柯西变异,基准函数,Wilcoxon,秩和检验,改进算法,收敛速度,寻优精度,自适应策略
AB值：
0.183903
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