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题名基于LHS和正余弦搜索的阿基米德优化算法
被引量：1
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作者
詹楷杰
蔡茂国
洪广杰
欧基发
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机构
深圳大学电子与信息工程学院
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出处
《计算机与现代化》
2024年第6期38-42,58,共6页
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基金
广东省重点领域研发计划项目(2022B0101010002)。
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文摘
针对阿基米德优化算法(AOA)寻优过程中存在兼顾全局探索和局部开发能力弱、寻优精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种基于LHS和正余弦搜索算子的阿基米德优化算法(LSAOA)。首先,采用拉丁超立方抽样方法初始化种群,提高种群的均衡度和多样性;其次,改变全局搜索与局部搜索的切换模式,提高算法的收敛速度和精度;最后,引入正余弦搜索算子改进局部搜索方式,提高算法的局部搜索开发能力。仿真实验将LSAOA算法与其他改进AOA算法,以及其他元启发式算法在国际通用基准测试函数下进行寻优比较,实验结果表明,LSAOA算法在求解精度和收敛速度等方面具备较好的综合性能。
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关键词
阿基米德优化算法
拉丁超立方抽样
正余弦搜索算子
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Keywords
Archimedes optimization algorithm
Latin hypercube sampling
Sine-cosine search operator
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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