為了提高海豚群優(yōu)化算法的優(yōu)化能力,針對(duì)基本海豚群算法搜索階段易陷入局部最優(yōu)和早熟收斂的缺陷,將DE入算法,提出了一種改進(jìn)的海豚群算法。算法通過(guò)DE的交叉和變異機(jī)制避免局部最優(yōu)。測(cè)試結(jié)果表明,改進(jìn)的算法在收斂速度和尋優(yōu)精度方面有更好的表現(xiàn)。 

【文章來(lái)源】：價(jià)值工程. 2019,38(11)

【文章頁(yè)數(shù)】：3 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 基本海豚群算法
    1.1 初始化
    1.2 關(guān)鍵階段
        1.2.1 搜索階段
        1.2.2 呼叫接收階段
        1.2.3 捕食階段
2 基于DE算法的改進(jìn)
3 函數(shù)測(cè)試
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]混沌海豚群優(yōu)化灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空中目標(biāo)威脅評(píng)估[J]. 李衛(wèi)忠,李志鵬,江洋,劉唐.  控制與決策. 2018(11)
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[3]基于DE算法的建筑3D打印完全遍歷路徑規(guī)劃研究[J]. 李榮帥.  江西科學(xué). 2016(03)
[4]基于改進(jìn)DE算法的礦井通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)非線性優(yōu)化求解[J]. 司俊鴻,王小軍,黃欣.  煤炭工程. 2016(03)
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本文編號(hào)：3640653