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帝国竞争算法(ICA)是一种受帝国竞争行为启发的新的群智能优化算法。在ICA的迭代过程中,帝国个数不断减少,导致群体多样性降低,这对于高维多模优化问题的求解是不利的,算法容易陷入局部最优。为了克服这个缺陷,引入一种帝国分裂机制,同时增加扰动策略,使算法性能显著提高,在求解高维优化问题上取得明显的改进效果。对多个标准测试函数进行了实验,结果验证了该算法的优良特性,表明适当的分裂策略和扰动策略对于提高ICA的性能是有效的。
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计算机应用
ISSN： 1001-9081
Year： 2013
Issue： A02
Volume： 33
Page： 86-90
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