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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(jìng)爭(zhēng)合作優(yōu)化算法

      結(jié)合深度與演化算法的群競(jìng)爭(zhēng)合作優(yōu)化算法

      2021-04-12 | pdf | 1.04 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      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(jìng)爭(zhēng)合作優(yōu)化（GCCO）算法。首先引入生物群模型來(lái)模擬群體搜索獵物的自然現(xiàn)象，算法通過(guò)多步迭代可簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)優(yōu)化問(wèn)題求解。在生物群模型中，跟隨者采用變步長(zhǎng)的區(qū)堿復(fù)制方式，平衡了收斂速度與優(yōu)化精度，隨機(jī)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(jìng)爭(zhēng)模型和合作模型増加算法復(fù)雜性，通過(guò)群體間的競(jìng)爭(zhēng)和信息共享，提高算法的搜索性能。算法的數(shù)學(xué)模型是從群論、動(dòng)力學(xué)以及帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)理論推導(dǎo)岀來(lái)的，在理論上也分析驗(yàn)證了算法的收斂性。最后在十個(gè)優(yōu)化基準(zhǔn)函數(shù)上與其他三種優(yōu)化算法對(duì)比測(cè)試算法的性能。在解決上海市設(shè)立燃?xì)庹军c(diǎn)提高到場(chǎng)及時(shí)率的實(shí)際問(wèn)題中，GCCO算法也取得了比其他算法更好的效果。

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