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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>結(jié)合深度與演化算法的群競爭合作優(yōu)化算法

      結(jié)合深度與演化算法的群競爭合作優(yōu)化算法

      2021-04-12 | pdf | 1.04 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　將深度與演化算法結(jié)合，提岀一種深度演化算法，即群競爭合作優(yōu)化（GCCO）算法。首先引入生物群模型來模擬群體搜索獵物的自然現(xiàn)象，算法通過多步迭代可簡單實現(xiàn)優(yōu)化問題求解。在生物群模型中，跟隨者采用變步長的區(qū)堿復制方式，平衡了收斂速度與優(yōu)化精度，隨機者采用基于特征變換的隨杋游走模式，避免陷入局部最優(yōu)。其次引入競爭模型和合作模型増加算法復雜性，通過群體間的競爭和信息共享，提高算法的搜索性能。算法的數(shù)學模型是從群論、動力學以及帝國競爭理論推導岀來的，在理論上也分析驗證了算法的收斂性。最后在十個優(yōu)化基準函數(shù)上與其他三種優(yōu)化算法對比測試算法的性能。在解決上海市設立燃氣站點提高到場及時率的實際問題中，GCCO算法也取得了比其他算法更好的效果。

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