《表1 GEAPO与APO算法性能的比较Tab.1 The performance comparison results of the algorithms GHAPO and APO》

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《混合精英学习的分组APO算法》


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由此可知，分组反向学习，组间精英学习，引入种群多样性指标，确实增加了种群多样性，平衡了全局和局部搜索能力，并且由于其运动规则的变化性，在整体性能上，优于遵循单一规则的APO算法，改善了算法陷入局部最优的缺点，提高了收敛精度。仿真实验表明本文算法是有效的。

图表编号XD0043096400    严禁用于非法目的
绘制时间2019.02.01
作者李云仙、谢丽萍、谭瑛
绘制单位太原科技大学计算机科学与技术学院、太原科技大学计算机科学与技术学院、太原科技大学计算机科学与技术学院
更多格式高清、无水印（增值服务）

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