【摘 要】
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将深度与演化算法结合,提出一种深度演化算法,即群竞争合作优化(GCCO)算法。首先引入生物群模型来模拟群体搜索猎物的自然现象,算法通过多步迭代可简单实现优化问题求解。在
【机 构】
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华东理工大学信息科学与工程学院,上海智慧能源工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金Nos. 61772200,61772201,61602175,上海市浦江人才计划No. 17PJ1401900,上海市经信委信息化发展专项资金No. 201602008
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将深度与演化算法结合,提出一种深度演化算法,即群竞争合作优化(GCCO)算法。首先引入生物群模型来模拟群体搜索猎物的自然现象,算法通过多步迭代可简单实现优化问题求解。在生物群模型中,跟随者采用变步长的区域复制方式,平衡了收敛速度与优化精度,随机者采用基于特征变换的随机游走模式,避免陷入局部最优。其次引入竞争模型和合作模型增加算法复杂性,通过群体间的竞争和信息共享,提高算法的搜索性能。算法的数学模型是从群论、动力学以及帝国竞争理论推导出来的,在理论上也分析验证了算法的收敛性。最后在十个优化基准函数上与其他三
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