【摘 要】
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蜻蜓算法是一种近年提出的元启发式优化算法,它主要是模拟自然界中蜻蜓的捕食和迁徙行为。原始的蜻蜓算法跟其他许多群体智能优化算法一样,存在着自身的缺陷,容易陷入局部最优,并且收敛速度较慢。为了提高蜻蜓优化算法的性能,在算法种群初始化阶段引入混沌映射策略,提高了初代种群的质量,并且将原蜻蜓算法的线性惯性权重做了非线性改进,提高了算法的收敛速度,最后运用于特征选择来检验其实际效果。实验结果表明,改进后的蜻蜓算法比原算法的效果更好。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61772180)。
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蜻蜓算法是一种近年提出的元启发式优化算法,它主要是模拟自然界中蜻蜓的捕食和迁徙行为。原始的蜻蜓算法跟其他许多群体智能优化算法一样,存在着自身的缺陷,容易陷入局部最优,并且收敛速度较慢。为了提高蜻蜓优化算法的性能,在算法种群初始化阶段引入混沌映射策略,提高了初代种群的质量,并且将原蜻蜓算法的线性惯性权重做了非线性改进,提高了算法的收敛速度,最后运用于特征选择来检验其实际效果。实验结果表明,改进后的蜻蜓算法比原算法的效果更好。
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