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罗启芳;杨，肖;周永泉

自然启发方法：用于全局优化的增强蛾群算法。 （英语） Zbl 07316639号

数学。计算。模拟。 159, 57-92 (2019).
小结：蛾子群算法（MSA）是一种新的群体智能优化算法，但其收敛精度和能力在某些应用中可能受到限制。为了增强MSA的探测能力，提出了一种增强的MSA，称为精英对抗型MSA（EOMSA）。对于EOMSA，采用精英对立策略来增强人口的多样性及其探索能力。使用23个基准函数和三个结构工程设计问题验证了EOMSA。结果表明，EOMSA算法能够找到比其他基于种群的算法更精确的解，并且具有较快的收敛速度和较高的稳定性。

引用于三文件

MSC公司：

90立方厘米 数学编程

关键词：

精英对立学习;改进的moth swarm算法;功能优化;结构工程设计;自然启发法

软件：

GSA公司;世界煤炭协会;全球野生动物组织
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Q.Luo}等人，数学。计算。模拟。159、57-92（2019；Zbl 07316639）
全文： 内政部

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