【摘 要】
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传统的灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer,GWO）具有参数少、易实现及收敛快等优势,但也存在易陷入局部最优解及收敛精度低等不足,制约了其在工程领域中的应用。为此,本文提出一种双引导机制的灰狼优化算法,主要内容有:1.提出双引导机制灰狼优化算法（Two Guidance Mechanizms Grey Wolf Optimizer,TGMGWO）。首先,受粒子群优化算法的启发,将个
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传统的灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer,GWO）具有参数少、易实现及收敛快等优势,但也存在易陷入局部最优解及收敛精度低等不足,制约了其在工程领域中的应用。为此,本文提出一种双引导机制的灰狼优化算法,主要内容有:1.提出双引导机制灰狼优化算法（Two Guidance Mechanizms Grey Wolf Optimizer,TGMGWO）。首先,受粒子群优化算法的启发,将个体的历史经验引入灰狼优化算法的更新方式,提出新型狩猎模型,用于提升灰狼优化算法的搜索能力。其次,为避免仅由前三个最优个体引导种群位置更新从而导致易陷入局部最优解的问题,提出稀疏点引导算子,提高种群的多样性,增强算法全局探索能力及跳出局部最优解的能力。接着,基于差分随机搜索算法及其改进类型的思想,提出偏向差分变异算子充分利用个体位置之间的位置信息,增强算法对于复杂局部空间的开采能力,提高算法的精度。最后,为平衡算法在全局探索能力及局部开采能力之间的过渡,使用轮盘赌选择法平衡这两个阶段的能力,保留算法在后半阶段依然存在跳出局部最优解的能力。2.在IEEE CEC 2014复杂优化问题、经典的工程应用问题、通信系统的圆形天线阵列设计问题以及电力系统的经济调度问题上验证所提算法的可行性。结果显示所提算法优于近年的其它灰狼优化算法。
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目的：探讨早期功能锻炼在乳腺癌患者行淋巴清扫术后康复中的应用效果及临床价值。方法：根据系统抽样法随机抽取行淋巴清扫手术治疗的152例患者，分成对照组（76例）和观察组（76例）。干预6个月后，对两组患者的患肢活动情况、运动耐力以及患者护理满意度进行比较。结果：（1）术后1个月及功能锻炼6个月后观察组患者的各动作活动度均明显高于对照组，差异有统计学意义（t=-8.048、-3.908、-2.673、
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