【摘 要】
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现实中的优化问题需要一种有效的元启发式算法,既要保持解的多样性,又要充分利用问题的搜索空间来找到全局最优解.正弦余弦算法(SCA)是一种近年来提出的基于种群的元启发式算
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现实中的优化问题需要一种有效的元启发式算法,既要保持解的多样性,又要充分利用问题的搜索空间来找到全局最优解.正弦余弦算法(SCA)是一种近年来提出的基于种群的元启发式算法,用于解决全局优化问题,但是,像其他基于群体的优化算法一样,SCA也存在多样性低、局部优化停滞和跳过最优解的问题.因此,本文通过提出SCA的改进版本,试图消除这些问题.使用融合粒子群算法的SCA(PSO-SCA),并在原有的PSO-SCA中加入了差分进化和变异的思想.为了评价EPSO-SCA解决全局优化问题的有效性,本文将EPSO-SCA算法的性能应用于支持向量机,解决克利夫兰心脏问题,并与其他算法进行了比较.
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