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题名改进的矮猫鼬优化算法求解约束优化问题
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作者
陈淼
崔倩倩
赵秋丽
赵世杰
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机构
辽宁工程技术大学智能科学与优化研究所
辽宁工程技术大学运筹与优化研究院
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出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第8期351-362,共12页
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基金
辽宁省自然科学基金面上项目(2023-MS-317)
辽宁省教育厅基础研究项目(LJKMZ20220694,JYTM20230802)。
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文摘
为提高矮猫鼬优化算法在求解约束优化问题的寻优性能,提出一种改进的矮猫鼬优化算法(D_PCDMO)。基于矮猫鼬的生活习性,修改算法中的窥视行为,以更好模拟矮猫鼬的觅食行为;提出一种候选解更新机制,以增强算法的勘探能力,提高算法寻优性能;构造一种新的动态惩罚因子,以提升求解约束优化问题的寻优能力。通过CEC2019基准测试函数和CEC2017约束优化基准测试函数与其他算法的数值对比及4个工程优化问题的求解,实验结果表明,相比于其他对比算法,D_PCDMO算法具有收敛精度高与收敛速度快等优势,且能有效地解决复杂的工程优化问题,具有较强的竞争力。
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关键词
约束优化
矮猫鼬优化算法
窥视行为
候选解更新机制
动态惩罚因子
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Keywords
constrained optimization
dwarf mongoose optimization algorithm
peep behavior
update mechanism of candidate solution
dynamic penalty factor
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名改进矮猫鼬优化算法的特征选择
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作者
罗淑媛
张家豪
宋美佳
贾鹤鸣
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机构
三明学院网络技术中心
三明学院
三明学院信息工程学院
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出处
《龙岩学院学报》
2023年第2期40-46,共7页
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基金
福建省教育厅中青年教师教育科研项目(JAT211002)
福建省电子商务工程中心开放课题(KBX2109)
福建省大学生创新创业计划项目(S202211311027)。
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文摘
将矮猫鼬优化(DMO)算法与学习策略相结合,提出一种新的改进矮猫鼬优化(IDMO)算法。首先,提出随机准反向反射学习(RQORBL)策略并应用于阿尔法组,以提高全局探索能力;其次,引入动态透镜成像反向学习(LOBL)策略,以平衡算法的探索和开发,提升跳出局部最优的能力。为验证新算法性能,将IDMO与几种新近提出的优化算法进行对比,并对UCI存储库中的10个数据集进行特征选择仿真实验。实验结果表明IDMO寻优能力更佳,跳出局部最优能力明显增强,能够有效适用于特征选择问题。
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关键词
矮猫鼬优化算法
特征选择
随机准反向反射学习
动态透镜成像反向学习
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Keywords
dwarf mongoose optimization algorithm
feature selection
random quasi opposition reflection-based learning
dynamic lens imaging opposition-based learning
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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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题名领导者引导与支配解进化的多目标矮猫鼬算法
被引量：5
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作者
赵世杰
张红易
马世林
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机构
辽宁工程技术大学智能科学与优化研究所
辽宁工程技术大学运筹与优化研究院
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2024年第2期403-424,共22页
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基金
辽宁省教育厅基础研究基金项目(LJ2019JL017)
辽宁省教育厅基本科研项目(LJKMZ20220694)。
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文摘
面对现实中日益复杂的多目标优化问题,需要发展新型多目标优化算法应对挑战。提出一种基于领导者引导与支配解动态缩减进化的多目标矮猫鼬优化算法(MODMO)。领导者引导机制通过引入动态权衡因子以调控侦察猫鼬探寻土丘的搜索半径,同时以非劣解集构建外部存档并根据非支配排序层级确定出领导者,进而引导侦察猫鼬向多目标前沿面推进以改善算法的收敛性;支配解动态缩减进化策略是为克服非劣解外部存档维护过程中的解冗余问题而构建,其以支配关系和拥挤距离动态筛选支配解并存入外部存档,以支配解信息融入种群进化实现多目标潜在前沿的挖掘并增强算法的多样性。在ZDT、DTLZ与WFG基准函数上,与5种代表性比较算法的实验结果表明MODMO算法在收敛性与多样性上均具有显著优势。
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关键词
多目标优化
矮猫鼬优化算法
领导者引导机制
外部存档
支配解动态缩减进化策略
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Keywords
multi-objective optimization
dwarf mongoose optimization algorithm
leader guidance mechanism
ex-ternal archive
dominated solution dynamic reduction evolution strategy
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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