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具有双同化机制的自适应帝国竞争算法
为了改善帝国竞争算法(imperialist competitive algorithm,ICA)早熟收敛、容易陷入局部极值、精度低等缺点,提出一种具有双同化机制的自适应帝国竞争算法(DAICA)。DAICA增加了殖民国家和殖民地双同化过程,以提升求解质量;帝国竞争过程中从运算代数方面引入自适应竞争系数,增强搜索能力的同时,加快了算法的收敛速度;帝国竞争之后,算法又加入了殖民地改革操作,将各个帝国内最弱的殖民地分别进行反向学习,以提高算法精度。将DAICA应用于4个标准测试函数进行仿真实验并与相关算法进行对比,结果表明改进后的算法在求解精度和稳定性方面有了一定的提高。
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科技经济导刊
2019年20期

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