基于正态云模型的自适应果蝇优化算法

崔金玲; 吴迪

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基于正态云模型的自适应果蝇优化算法

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为有效解决果蝇优化算法易陷入局部最优和收敛精度低等问题,提出一种采用正态云模型优化的自适应果蝇优化算法.该算法首先给出敏感因子的概念,采用自适应机制来修正敏感因子,控制搜索步长,更新果蝇种群位置;然后采用正态云模型描述味道浓度参数的随机性与模糊性,动态调整味道浓度参数,进行嗅觉搜索操作.最后将该算法应用于自动组卷中,与相关文献中的果蝇优化算法进行实验比较分析.结果表明,该算法在组卷效率及寻优精度上均有所提高.

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来源
《河南理工大学学报（自然科学版）》 |2016年第5期|697-705|共9页
作者
崔金玲; 吴迪;
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作者单位

安阳师范学院计算机与信息工程学院,河南安阳455000;

河南师范大学计算机与信息工程学院,河南新乡453007;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
果蝇优化算法; 正态云模型; 自适应; 自动组卷;

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