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一种狼群智能算法及收敛性分析 被引量：25
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作者 薛俊杰 王瑛 +1 位作者 李浩 肖吉阳 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2131-2139,共9页
针对狼群算法求解复杂函数时容易陷入局部极值、计算耗费大、学习能力差等局限性,提出一种狼群智能算法.首先,通过构建智能猎杀行为提高算法自适应学习能力,降低算法的计算耗费,构建双高斯函数更新法以增强算法全局搜索能力;然后,运用... 针对狼群算法求解复杂函数时容易陷入局部极值、计算耗费大、学习能力差等局限性,提出一种狼群智能算法.首先,通过构建智能猎杀行为提高算法自适应学习能力,降低算法的计算耗费,构建双高斯函数更新法以增强算法全局搜索能力;然后,运用马尔科夫过程证明狼群智能算法的收敛性;最后,对多种典型测试函数进行仿真实验并与多种智能算法进行对比分析.实验结果表明,所提出算法具有全局收敛性强、计算耗费低、寻优精度高等优势. 展开更多
关键词 狼群智能算法 智能猎杀 双高斯函数 马尔科夫过程
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