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Brain Storm Optimization Algorithm with an Adaptive Parameter Control Strategy for Finding Multiple Optimal Solutions
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AI
DOI：10.1007/s44196-023-00326-2.png)
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摘要
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摘要现实世界的优化问题通常存在多个最优解，同时寻找这些最优解既具有益处又充满挑战。头脑风暴优化（BSO）是一种相对较新的群智能算法范式，已被证明在解决全局优化问题方面有效，但尚未被充分应用于多模态优化问题。BSO中用于步长参数的简单控制策略无法满足在多模态景观中寻找最优解的需求，并且可能需要进一步改进和优化。本文提出了一种自适应BSO（ABSO）算法，该算法根据新创建解的质量自适应地调整步长参数。在一系列多模态优化问题上进行了广泛的实验，以评估ABSO的性能，实验结果表明ABSO优于现有的BSO算法和一些近期开发的算法。BSO在多模态优化中具有巨大潜力，并有望用于解决具有多个最优解的现实世界优化问题。
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