具有学习机制的正弦余弦算法后印本

作者： 方旭阳 ¹ 武相军 ¹ 游大涛 ¹
作者单位：

1. 河南大学软件学院
提交时间：2019-01-03 10:45:29

摘要: 针对标准正弦余弦算法在求解函数优化问题时易陷入局部最优、收敛精度较差等问题，提出了一种具有学习机制的正弦余弦算法。该算法引入精英反向学习策略构造精英及反向群体，对其混合群体进行择优保留，从而优化了种群中的个体位置、提高了算法的寻优精度；同时，利用个体的反思学习能力来防止个体盲目地向当前最优解学习，使算法停滞在局部最优，从而有效地避免了算法的未成熟收敛。通过13个标准测试函数进行仿真实验，实验结果证明，该算法相比于对比算法具有较强的鲁棒性和函数优化能力。

正弦余弦算法精英反向学习群体智能反思学习

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

期刊：

计算机应用研究

投稿状态： 已在期刊出版
引用： ChinaXiv:201901.00056 (或此版本 ChinaXiv:201901.00056V1)
DOI:10.12074/201901.00056V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201901.00056.V1
科创链TXID： ec2c18bd-80ba-4fe7-a17e-1eb14a21db13
推荐引用方式： 方旭阳,武相军,游大涛.具有学习机制的正弦余弦算法.计算机应用研究:https://chinaxiv.org/abs/201901.00056.[ChinaXiv:201901.00056V1] (点此复制)

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2019-01-03 10:45:29

ChinaXiv:201901.00056V1

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