积分商城

最新搜索： 元件库 封装库 电动自行车锂电 小米生态链接口协议 bin2hex RDMI
您现在的位置是：首页 > 教程 > 基于蜻蜓算法的改进研究
推荐星级：
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5

基于蜻蜓算法的改进研究

更新时间：2019-11-05 21:30:19 大小：908K 上传用户：杨义查看TA发布的资源 标签：蜻蜓算法 下载积分：0分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

文档为基于蜻蜓算法的改进研究总结文档，是一份不错的参考资料，感兴趣的可以下载看看，，，，，，，，，，，，，

部分文件列表

文件名 大小
基于蜻蜓算法的改进研究.pdf 908K

【关注公众号立即送20积分】

部分页面预览

（完整内容请下载后查看）
Computer Science and Application 1386  
Study on Improvement of Dragonfly  
Algorithm  
Xiaoping Hu, Feiwu Zhou*  
Engineering Research Center of Advanced Mining Equipment, Ministry of Education, Hunan University of  
Science and Technology, Xiangtan Hunan  
Received: Jul. 4th, 2019; accepted: Jul. 18th, 2019; published: Jul. 25th, 2019  
Abstract  
An improved dragonfly algorithm (IDA) was proposed to overcome the disadvantages of the stan-  
dard dragonfly algorithm, such as slow convergence rate and easy to be trapped in local solutions.  
In order to improve the ability of balancing exploration and exploitation, IDA algorithm proposes  
two kinds of nonlinear function that can dynamically adjust the convergence factors of the align-  
ment weight and cohesion weight. Grey Wolf mechanism has good performance in exploitation  
and rate of convergence. In order to improve the convergence accuracy and speed of the dragonfly  
algorithm, the grey Wolf mechanism was incorporated into the dragonfly algorithm. In the late  
iteration of the algorithm, the diversity of the population decreases, which makes the algorithm  
easy to fall into the local solution. The lowliest place elimination series is introduced to improve  
the diversity of the population and make the algorithm jump out of the local solution. The im-  
proved algorithm is simulated with six complex functions and compared with the other three al-  
gorithms. The results show that the convergence accuracy, convergence speed and stability of IDA  
algorithm are better than the other three algorithms.  
Keywords  
Dragonfly Algorithm, Nonlinear Function, Grey Wolf Mechanism, Lowliest Place Elimination Series  
基于蜻蜓算法的改进研究  
胡小平，周非无*  
湖南科技大学先进矿山装备教育部工程研究中心，湖南 湘潭  
收稿日期：2019年7月4日；录用日期：2019年7月18日；发布日期：2019年7月25日  
*通讯作者。  
文于蜻蜓算法的改进研究[J]. 计算机科学与应用, 2019, 9(7): 1377-1386.  
DOI

相关下载

全部评论(0)

暂无评论
评论赚积分>>

上传资源 上传优质资源有赏金

热门标签

更多>>

最新上传

  • 打赏
  • 30日榜单

热门下载

推荐下载

本站上的所有资源均为源于网上收集或者由用户自行上传，仅供学习和研究使用，无任何商业目的，版权归原作如有侵权，请 来信指出，本站将立即改正。

ICP许可证号：京ICP证070360号     21IC电子网 2000- 版权所有

京ICP备11013301号

京公网安备 11010802024343号