《表3 A2F-GSA与其他算法优化基准函数对比》
从表3可以看出,在12个基准测试函数中,针对单峰函数的优化求解,A2F-GSA对于函数F1~F3的收敛精度均明显优于其他算法,而对于步进函数F4,经典GSA及其改进算法均可取得其理论最优解,且由图3(a)~(c)可知,收敛速度相对于经典的GSA显著提高,表明本文提出的自适应引力系数衰减方法能够有效平衡算法的全局探索和局部开发能力,从而有效提升算法的求解效果与效率。
图表编号 | XD00107231200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.11.01 |
作者 | 魏康园、何庆、徐钦帅 |
绘制单位 | 贵州大学大数据与信息工程学院、贵州大学贵州省公共大数据重点实验室、贵州大学大数据与信息工程学院、贵州大学贵州省公共大数据重点实验室、贵州大学大数据与信息工程学院、贵州大学贵州省公共大数据重点实验室 |
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