基于Log-Linear模型的Gauss-Cauchy自適應人工魚群算法
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標簽：魚群算法(1620)
針對基本人工魚群算法在尋優過程中易在非全局極值點附近大量聚集，導致尋優精度降低、收斂速度過慢、人工魚群多樣性降低等問題，提出了一種基于LogLinear模型的GaussCauchy自適應人工魚群算法。首先，在基本人工魚群算法中引入Log-Linear模型來優化人工魚的三個行為；其次，在算法中引入自適應調整人工魚視野和步長的策略，隨著算法的進行提高了人工魚的搜索范圍和尋優精度；再次，利用Gauss-Cauchv變異來提高人工魚的多樣性。仿真實驗結果表明，該算法與其他改進算法相比，有效地提高了收斂速度和尋優精度，保持了人工魚群的多樣性。
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