【摘 要】
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针对烟花算法后期收敛速度慢,易陷入局部最优等问题,本文通过引入μ律特性曲线将适应度值映射为适应度等级重新定义爆炸算子,动态调整μ的值以及缩放因子F,更好的平衡了算法的局部开采和全局搜索能力,同时借助基于信息交流的映射策略,增强映射后火花的搜索效率,提高了算法的收敛速度.文中选用12个通用的基准测试函数对μFWA算法与其它四种算法进行对比,实验结果表明,μFWA算法的单峰函数和多峰函数的寻优结果理想,寻优效率高,全局搜索和局部开采能力更加平衡.
【机 构】
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东北电力大学 现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室,吉林 吉林 132012;东北电力大学 电气工程学院,吉林 吉林 132012;东北电力大学 电气工程学院,吉林 吉林 132012
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针对烟花算法后期收敛速度慢,易陷入局部最优等问题,本文通过引入μ律特性曲线将适应度值映射为适应度等级重新定义爆炸算子,动态调整μ的值以及缩放因子F,更好的平衡了算法的局部开采和全局搜索能力,同时借助基于信息交流的映射策略,增强映射后火花的搜索效率,提高了算法的收敛速度.文中选用12个通用的基准测试函数对μFWA算法与其它四种算法进行对比,实验结果表明,μFWA算法的单峰函数和多峰函数的寻优结果理想,寻优效率高,全局搜索和局部开采能力更加平衡.
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