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| 引入惯性权重的烟花算法 | |
| 摘 要： | 为了增加种群的多样性,算法中加入高斯变异操作产生高斯火花.但是算法在每次迭代的过程中计算成本都很高,运行时间长,易陷入局部最优.本文提出一种引入惯性权重的烟花算法(WFWA),文中引入一种非线性的惯性权重,而且其随着迭代次数的增加而减小,呈递减趋势.从而使算法跳出局部最优,更快地搜索到全局的最优解.通过15种标准测试函数来测试算法的性能,并与其他算法作比较.实验结果表明该算法可以更好的收敛到全局最优解.本文为改进的算法(WFWA)建立Markov模型并证明其全局收敛性. |
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