【摘 要】
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针对引力搜索算法(Gravitational search algorithm,GSA)开发能力强而探索能力弱的特点,提出一种基于小生境技术的引力搜索算法(Niching behavior based advanced GSA,NAGSA)
【机 构】
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江南大学物联网工程学院物联网技术应用教育部工程研究中心,江南大学人文学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(“八六三”计划)(2014AA041505)资助项目;国家自然科学基金(61572238)资助项目;江苏省杰出青年基金(BK20160001)资助项目
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针对引力搜索算法(Gravitational search algorithm,GSA)开发能力强而探索能力弱的特点,提出一种基于小生境技术的引力搜索算法(Niching behavior based advanced GSA,NAGSA)。首先分析了引力搜索算法的性能,为每个粒子定义质量吸引度和欧式距离吸引度两个属性,根据这两个属性计算出粒子吸引概率,取代原有的质量排序选择法。其次,运用吸引概率和小生境拥挤度技术引导粒子在邻域内搜索,平衡算法的收敛速度和多样性。此外,算法将kbest的取值按照指数函数递
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