《表4 参与比较的智能优化算法的参数设置》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《微生物动力学优化算法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

表3中，O是n维向量，其值可随机产生。本文用MDO算法去求解表3中的15个函数优化问题，其参数是N=200，n=50，G=107，ε=10-7，E0=1/200，K=3，T=4，τ=3，L=3。与MDO算法进行比较的7种智能优化算法均选自国际著名期刊近期刊登的知名算法，这些算法如表4所示，即RCGA (real-coded genetic algorithm）[12]、DASA (differential ant-stigmergy algorithm）[13]、NP-PSO (non-parametric particle swarm optimization）[14]、MpBBO (metropolis biogeographybased optimization）[15]、Copt-aiNet (artificial immune networks for combination optimization）[16]、SLADE (symmetric Latin-based adaptive differential evolution）[16]和GRABC (grab artificial bee colony algorithm）[17]。这7种算法的终止运行条件为：进化代数G=107或者最优解误差ε=10-7。