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Chicken Swarm Optimization Based on Elite Opposition-Based LearningOptimización de enjambres de pollos basada en el aprendizaje por oposición de élites

Resumen

La optimización por enjambre de pollos es un nuevo algoritmo biónico inteligente que simula el enjambre de pollos en busca de alimento en la naturaleza. El algoritmo básico es propenso a caer en un óptimo local y tiene una tasa de convergencia lenta. Para subsanar estas deficiencias, se propone un algoritmo mejorado de optimización de enjambre de pollos basado en el aprendizaje por oposición de élite. En el enjambre de gallinas, se adopta la búsqueda aleatoria basada en la distribución t adaptativa para sustituir a la basada en la distribución gaussiana, con el fin de equilibrar la capacidad de explotación global y la capacidad de desarrollo local del algoritmo. En el enjambre de gallinas, se introduce el aprendizaje basado en la oposición de élites para promover la diversidad de la población. Se utiliza el modo de búsqueda codiciosa dimensión por dimensión para realizar la búsqueda local de individuos del enjambre de gallinas óptimo con el fin de mejorar la precisión de la optimización. De acuerdo con los resultados de las pruebas de 18 funciones de prueba estándar y 2 problemas de optimización de estructuras de ingeniería, este algoritmo tiene un mejor efecto sobre la precisión y la velocidad de optimización en comparación con el algoritmo de gallina básico y otros algoritmos de optimización inteligentes.

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