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用于全局任务的退火行为蚱蜢优化器( SGOA: annealing-behaved grasshopper optimizer for global tasks )
C Yu M Chen K Cheng X Zhao H Chen
本文提出了一种改进的蚱蜢优化算法(GOA),将模拟退火(SA)机制与金融、医疗等领域广泛应用的天然优化器GOA相结合,基于蚱蜢行为得到了更有前途的结果。为了比较SGOA算法和其他算法的性能,选择CEC2017基准函数作为测试集进行了研究。此外,还进行了弗里德曼评估,以检查所提议的方法与其他对应方法的重要性。通过与差分进化(DE)等十种元启发式算法的比较,提出的SGOA能够在CEC2017中名列前茅,与十种先进算法的比较也名列前茅。模拟结果表明,SA策略显著提高了GOA的勘探开发能力。此外,SGOA还被应用于工程问题和内核极限学习机(KELM)的参数优化。利用SGOA对KELM模型的参数进行优化后,将该模型应用于两个数据集,Cleveland心脏数据集和日本破产数据集,分别取得了79.2%和83.5%的准确率,优于其他算法得到的KELM模型。在实际应用中表明,所提出的SGOA能有效地帮助求解复杂的优化问题,并取得了显著的效果。
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