基于启发式人工鱼群算法的全局优化问题研究
文章提出了一种启发式人工鱼群算法(mAFS-P),依靠人工生命计算和群体智能行为来检测可行区域,采用局部搜索来确定最优解区域,并给出约束问题的扩展,通过调整参数,评估算法的性能,提高求解精度.通过与模拟退火算法(ASA),粒子群算法(PSwarm),协方差矩阵进化算法CMAES的比较,得出mAFS-P算法在解决全局优化问题上具有提高解决方案的准确性,降低计算成本的优越性.
启发式mAFS-P、全局优化、性能评估
TP3;O22
2017-07-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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