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飞蛾纵横交叉混沌捕焰优化算法  
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【英文篇名】 Moth-flame optimization algorithm based on chaotic crisscross operator
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【作者】 吴伟民; 李泽熊; 林志毅; 吴汪洋; 方典禹;
【英文作者】 WU Weimin; LI Zexiong; LIN Zhiyi; WU Wangyang; FANG Dianyu; School of Computer; Guangdong University of Technology;
【作者单位】 广东工业大学计算机学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2018年 03期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 飞蛾捕焰优化算法; 纵横交叉机制; 混沌算子; 元启发式算法;
【英文关键词】 Moth-Flame Optimization(MFO)algorithm; crisscross mechanism; chaotic operator; metaheuristic;
【摘要】 针对基本飞蛾捕焰优化(MFO)算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺陷,提出一种飞蛾纵横交叉混沌捕焰(CCMFO)算法。为飞蛾捕焰引入纵横交叉机制和混沌算子,通过横向全方位交叉寻优减少搜索盲点,纵向维交叉开发和混沌映射增强跳出局部最优的能力,火焰信息在种群中纵横交叉呈链式反应传播,加快收敛速度和避免算法早熟。通过仿真对比实验,证明了该算法具有较好的收敛速度、求解精度和稳定性。
【英文摘要】 For the Moth-Flame Optimization(MFO)algorithm's slow convergence speed and easy falling into the partial optimization, a method of MFO algorithm based on Chaotic Crisscross operator(CCMFO)is proposed. The crisscross mechanism and chaotic operator are introduced for flame scratching. Search blind spots are reduced by vertical cricross.Dimension-crisscross and chaotic mapping enhance the ability of skipping the partial optimization. Flame information spreads rapidly like chain reaction by double-crisscross, a...
【基金】 国家自然科学基金(No.61502108); 广东省自然科学基金(No.2014A030313512,No.2014A030313629); 广东省重大科技专项(No.2014B010111007); 广东省科技计划项目(No.2013B011304007); 广东省公益研究与能力建设专项(No.2016A010101027)
【更新日期】 2018-02-26
【分类号】 TP18
【正文快照】 1引言在过去20年中,大量基于元启发式的种群智能算法[1]越来越受工程应用欢迎,如仿鸟群觅食行为的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)[2]算法、模拟生物进化的遗传算法(Genetic Algorithm,GA)[3]和差分进化(Differential Evolution,DE)[4]算法、仿蜜蜂信息交流行为的

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