自适应反向竞争和声搜索算法及其优化

被引：2

作者：

欧阳海滨 ^{[1
]}

高立群 ^{[1
]}

孔祥勇 ^{[1
]}

邹德旋 ^{[2
]}

机构：

[1] 东北大学信息科学与工程学院

[2] 江苏师范大学电气工程及自动化学院

来源：

模式识别与人工智能 | 2014年 / 27卷 / 04期

关键词：

自适应步长调整; 反向学习; 竞争选择; 精度;

D O I：

10.16451/j.cnki.issn1003-6059.2014.04.007

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出一种自适应反向竞争和声搜索算法.该算法简单分析和声搜索算法步长设置的盲目性,提出一种自适应步长调整操作.算法融合反向学习策略的优势,建立末位淘汰竞争选择机制,以进一步提高算法的全局搜索能力,防止算法陷入局部最优.为验证文中算法的有效性,优化经典测试函数,数值结果表明文中算法在精度和鲁棒性方面比和声搜索算法及目前较优的改进和声搜索算法更好.最后通过优化求解热交换器和减速器设计问题,证明文中算法求解结果优于其他算法.

引用

页码：305 / 312

页数：8

共 13 条

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