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达斯，凯达尔·纳特;塔潘·库马尔·辛格

果蝇食物搜索优化。 （英语） Zbl 1410.90257号

申请。数学。计算。 231, 566-580 (2014).
摘要：寻找优化问题最优解的方法是研究人员最近面临的挑战。为了解决优化问题，已经引入了许多进化方法作为替代范式。本文通过提出一种新的算法，即果蝇食物搜索优化（DFO）算法，对无约束优化问题进行了广泛的研究。DFO模拟自然界中苍蝇的食物搜索机制，基于果蝇Melanogaster。为了在模拟过程中保持种群的多样性，开发了一个探索操作来生成新个体。一组著名的基准函数被用来验证DFO的更好性能。实验结果表明，该算法的性能优于现有的一些著名算法，如差分进化算法（DE）、交叉变异差分进化（IMDE）算法、自适应DE算法（JDE）、改进的粒子群优化算法（PSO）、人工蜂群算法（ABC）算法和蜂群优化算法。进一步考虑了两个现实问题，即输气压缩机设计和天然气生产设施的最佳容量，并证实了DFO的更好性能。

引用于1文件

理学硕士：

90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
90C20个 二次规划

关键词：

比赛选拔;冗余搜索（RS）;修正二次近似（mqa）;G蛋白偶联受体（GPCR）;配体
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.N.Das}和\textit{T.K.Singh}，应用。数学。计算。231566--580（2014；Zbl 1410.90257）
全文： 内政部

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