改进藤壶配尾优化算法求解高维连续优化问题

智能系统学报页数： 10 2023-06-27

摘要：为增强藤壶配尾优化算法(barnacles mating optimizer, BMO)的全局探索性能和局部寻优精度，融合藤壶幼虫的沉降附着行为与正反向递减铸型策略提出一种改进藤壶配尾优化算法(improved BMO, IBMO)并将其用于求解高维连续优化问题。沉降附着行为模型受自然界藤壶幼虫随潮浮游、螺旋沉降的行为启发所构建，以增加种群多样性并改善算法的全局探索性能。正反向...

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