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一种针对函数的新型群智能优化算法PDO-DLAS
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2021-04-02
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为了解决一些函数优化问题，采用种群具有 Leslie年龄结构的动力学模型提岀了一种新型群智能优化算法，简称PDO-DLAS算法。在该算法中，假设某种群由具有不同性别、不同年龄的生物个体组成，个体依据其性别和年龄被自动划分成若干类，增加了个体的多样性;毎个算子具有明确功能，其中学习算子可实现性别不同但年龄相近个体之间的信息交换;影响算子可实现不同性别、不同年龄个体之间的信息交换;新生算子可増加强壮个体数，死亡算子可以减少虚弱个体数;进化算子可确保算法具有全局收敛性;依据 Leslie模型确定该算法中的相关参数，提升了参数确定的科学性;该算法毎次进化只处理个体特征数的1250-110，从而使时间复杂度大幅降低。测试结果表明，该算法具有较优越的性能，适于求解维数较高的优化问题。
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