基于黄金正弦与自适应融合的蜉蝣优化算法OA北大核心CSCDCSTPCD
Mayfly optimization algorithm based on gold sine and adaptive merge
针对元启发算法中蜉蝣优化算法(MOA)的求解精度不高、收敛速度慢、稳定性不强等缺点进行研究,提出一种黄金正弦与自适应融合的蜉蝣优化算法.引入自适应惯性权重因子增强算法的搜索和开发能力达到更好的平衡;引入融合Lévy飞行策略和黄金正弦因子进一步改善易陷入局部最优的缺点,增强种群多样性,跳出局部最优.仿真结果表明,改进算法对于测试函数在求解精度、收敛速度和寻优能力上有显著提升.同时,为验证结果的可靠性和有效性,对该算法所得的数据进行统计检验、平均绝对…查看全部>>
王义;张达敏;张琳娜;黎道花;邹诚诚
贵州大学 大数据与信息工程学院,贵阳550025贵州大学 大数据与信息工程学院,贵阳550025贵州大学 机械工程学院,贵阳550025贵州大学 大数据与信息工程学院,贵阳550025贵州大学 大数据与信息工程学院,贵阳550025
信息技术与安全科学
蜉蝣优化算法惯性权重莱维飞行黄金正弦测试函数
《计算机应用研究》 2021 (10)
面向工业产品图像的样本扩增及零缺陷样本深度学习缺陷检测
3072-3077,6
国家自然科学基金资助项目(62062021,61872034)贵州省科学技术基金资助项目(黔科合基础[2020]1Y254)贵州省自然科学基金资助项目(黔科合基础[2019]1064)
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