【摘要】：在群居蜘蛛優(yōu)化算法中引入自適應(yīng)決策半徑,將蜘蛛種群動(dòng)態(tài)地分成多個(gè)種群,種群內(nèi)適應(yīng)度不同的個(gè)體采取不同的更新方式.在篩選全局極值的基礎(chǔ)上,根據(jù)進(jìn)化程度執(zhí)行回溯迭代更新,提出一種自適應(yīng)多種群回溯群居蜘蛛優(yōu)化算法,旨在提高種群樣本多樣性和算法全局尋優(yōu)能力.函數(shù)尋優(yōu)結(jié)果表明改進(jìn)算法具有較快的收斂速度和較高的收斂精度.最后將其應(yīng)用于TSP問題的求解.
[Abstract]:The adaptive decision radius is introduced into the colony spider optimization algorithm, and the spider population is dynamically divided into multiple populations. The individuals with different fitness in the population adopt different renewal methods. On the basis of selecting global extremum and performing backtracking iterative update according to the degree of evolution, an adaptive multi-population backtracking colony spider optimization algorithm is proposed, which aims to improve the diversity of population samples and the ability of global optimization of the algorithm. The results of function optimization show that the improved algorithm has faster convergence speed and higher convergence accuracy. Finally, it is applied to the solution of TSP problem.
【作者單位】： 晉中學(xué)院信息技術(shù)與工程學(xué)院;山西大學(xué)物理電子工程學(xué)院;
【基金】：山西省科技攻關(guān)計(jì)劃項(xiàng)目(20110321025-02) 教育部高等學(xué)校教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)項(xiàng)目(JZW-14-JW-09) 山西省高校“131”領(lǐng)軍人才工程項(xiàng)目 晉中學(xué)院教學(xué)改革項(xiàng)目(ZL2016jg04)
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：2429116