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SAGACIA优化方法改进及其在多极值函数优化中的应用
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河北省高等学校自然科学青年基金项目(QN2019323);曹妃甸2019年度科学技术研究计划项目(201912)


Application of a modified SAGACIA optimization algorithm in multimodal function optimization
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    摘要:

    针对SAGACIA优化方法在优化过程中搜索步长δ′参数为定值问题,提出一种自适应步长方法,使得步长参数δ′在优化过程中能够自适应变化;并将改进后的自适应SAGACIA优化方法用于多极值函数的优化;实验测试表明:改进后的SAGACIA优化方法能够跳出局部最优,较快地收敛到最优解。

    Abstract:

    Aiming at the problem that searches step δ′ parameter is invariable in the process of SAGACIA optimization algorithm, the improved adaptive step was presented, which made the step parameter δ′ change adaptively in the process of optimization. And the modified adaptive SAGACIA optimization algorithm was used in optimizing multimodal function, which efficiently solved the partial search performance and the global convergence. The results of the applications showed that the modified SAGACIA optimization algorithm was practical and efficient.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

曹秀爽,张志军,徐淑辉,董瑞佳,孟广双. SAGACIA优化方法改进及其在多极值函数优化中的应用[J].机床与液压,2020,48(24):217-221.
Xiushuang CAO, Zhijun ZHANG, Shuhui XU, Ruijia DONG, Guangshuang MENG. Application of a modified SAGACIA optimization algorithm in multimodal function optimization[J]. Machine Tool & Hydraulics,2020,48(24):217-221

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  • 在线发布日期: 2021-04-22
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