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智能系统试图模拟人类专家来解决复杂的现实问题.问题的领域从工程、工业到医学、教育都各不相同.在大多数情况下,系统需要根据多个输入进行决策;但是搜索空间通常很大,因此很难使用传统的算法进行决策.元启发式算法可以用作寻找最优解的一种工具.因此,改进元启发式技术和现有算法是必要的.介绍了一种改进的花朵授粉算法(FPA).将标准的FPA与克隆选择算法(CSA)结合,应用到23个优化基准函数上;并对其进行测试.将改进算法与五种著名的优化算法(模拟退火、遗传算法、花授粉算法、蝙蝠算法和萤火虫算法)进行比较.实验结果表明,相比标准FPA和其他四种方法,改进花朵授粉算法能够找到更精确的解.
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科学技术与工程
ISSN： 1671-1815
Year： 2018
Issue： 19
Volume： 18
Page： 72-83
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