【摘 要】
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针对水文循环算法在求解过程中存在收敛速度慢、寻优精度低以及运行时间过长等问题,提出水文循环算法的改进方法。为强化算法的全局搜索能力、提升算法的收敛速度,利用混沌初
【机 构】
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四川师范大学物理与电子工程学院,成都信息工程大学气象信息与信号处理四川省高校重点实验室
【基金项目】
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气象信息与信号处理四川省高校重点实验室开放课题基金项目(QXXCSYS201704),四川省教育厅重点基金项目(15CZ0004)
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针对水文循环算法在求解过程中存在收敛速度慢、寻优精度低以及运行时间过长等问题,提出水文循环算法的改进方法。为强化算法的全局搜索能力、提升算法的收敛速度,利用混沌初始化产生初始水滴种群;为减少算法的运行时间,自适应调整温度更新参数、减少流动阶段不必要的循环;为提高算法的寻优精度,在凝结阶段引入逆水流过程代替变异操作。采用10个基准测试函数进行仿真实验,实验结果表明,改进后的水文循环算法克服了水文循环算法的缺点,总体性能优于粒子群算法、遗传算法与鲸鱼算法。
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