《表1 10种函数极值优化测试函数》

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《基于曲线自适应和模拟退火的蝗虫优化算法》

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为了验证本文算法的有效性，将提出的CAGOA1、CA-GOA2、SA-CAGOA1、SA-CAGOA2与GOA、基于模拟退火的GOA（简称为SA-GOA）以及全局优化的混沌GOA[7]（由于该方法采用了10种混沌公式，所以这里对应的优化算法分别简称为CGOA1～CGOA10）进行比较。所有的蝗虫优化算法中共同的参数设置如下:种群个数设置为N=30，迭代500次，维度为30，cmax=1，cmin=0.000 01。此外，CGOA1～CGOA10分别采用10种混沌公式[13]替换GOA中参数c的线性自适应。CA-GOA1、CACOA2、SA-CAGOA1、SA-CAGOA2则采用相应的式（4）和（5）对参数c进行替换。SA-CAGOA1、SA-CAGOA2和SA-GOA中模拟退火的参数设置如下:初始温度T0=100，结束温度T=1，退火系数r=0.95并根据r3动态变化，波尔兹曼常数k=10。最后，实验使用如表1所示的10种测试函数，并对10种函数求极值。实验中每种算法都独立运行30次，为了使分析更具有意义，利用四种不同的统计参数:平均值、最小值、最大值和方差（表2～21）对算法的性能进行评估。