采用随机变异步长的改进自组织迁移算法下载

weixin_39821260 2020-05-24 04:00:16

采用随机变异步长的改进自组织迁移算法是一类新型的进化计算方法
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自组织迁移算法（SOMA）是一种新型的群体智能算法。在对原始自组织迁移算法分析的基础上，针对基于随机变异步长的自组织迁移算法存在的不足，提出了线性递减步长策略，即有针对性地以线性方式动态调整步长，以满足群体迭代在不同阶段的需求，从而加速群体在多峰复杂空间中收敛速度的同时提高算法的局部搜索能力。实验结果表明，该算法优于原始自组织迁移算法和基于随机变异步长的自组织迁移算法。

用粒子群优化改进算法求解混合整数非线性规划问题.pdf

iSIGHT优化仿真软件的优化算法，大家可以看看

针对这种增强，提出了一种鲁棒且新颖的基于自适应布谷鸟搜索的增强算法。该算法包括混沌初始化阶段、自适应 Lévy 飞行策略和突变随机化阶段。

自组织迁移算法—SOMASOMA介绍SOMA流程SOMA算法步骤引用 SOMA介绍本文简要介绍了自组织迁移算法(Self-organizing Migrating Algorithm, SOMA)算法的原理和实现过程。SOMA作为一种新型群智能优化算法，自2000年由Zelinka和Lampinen提出后就收到广大研究者的高度认可。 SOMA流程与蚁群算法和粒子群算法类似，SOMA属于集群智能范畴。首先初始化若干个体组成初始种群并根据所解决的具体问题求出每个粒子所对应的适应度值。通过一个迁移循环

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