[发明专利]一种新型的鳗鱼群智能算法在审
| 申请号： | 201410192137.1 | 申请日： | 2014-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN104008416A | 公开（公告）日： | 2014-08-27 |
| 发明（设计）人： | 孙耀胜 | 申请（专利权）人： | 孙耀胜 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种新型的鳗鱼群智能算法，通过观察鳗鱼在洄游中总是跟随邻近的优势个体，在到达新的位置后对自身进行调整，在极端环境中对自身性别进行突变，这样使得鳗鱼群体更加顺利的到达目的地。算法通过对鳗鱼生活行为的分析，提取了鳗鱼浓度适应、邻近学习、性别突变三个重要性为，通过对鳗鱼三个重要行为的合理组织，引入等级划分制度与标识度的思想，提出了对于组合优化问题的离散型鳗鱼算法，对于离散个体间的邻近学习，本文采用了新颖的切割片段法，使的种群个体间的信息可以更加充分的传递。与遗传算法、蚁群算法等其它智能算法相比，鳗鱼算法具有更高的收敛速度与求解精度，提高了求解大规模优化问题时的收敛速度与求解精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 新型 鳗鱼 智能 算法 | ||
【主权项】：
一种新型的鳗鱼群智能算法，其特征在于：算法通过对鳗鱼生活行为的分析，提取了鳗鱼浓度适应、邻近学习、性别突变三个重要性为，通过对鳗鱼三个重要行为的合理组织与引入等级划分制度和标识度的思想，提出了对于组合优化问题的离散型鳗鱼算法,算法主要由种群初始化、浓度适应、标识个体、邻近学习、性别突变五部分组成，与遗传算法、蚁群算法等其它智能算法相比，鳗鱼算法具有更高的收敛速度与求解精度。
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