.png){kind=icon}
返回
Fuzzy logic for dynamic parameter adaptation in the brainstorm optimization algorithm
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1007/s11227-026-08575-6.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
本研究利用数学基准函数对脑风暴优化(BSO)算法的参数进行了敏感性分析。该算法受问题解决中集体人类行为启发——具体而言，脑风暴基于群集智能，具有进化算法的特征。仿真结果表明，对于此类问题，BSO的哪个参数对结果影响更大。这些信息对于阐述能提升BSO性能的方法至关重要。特别是，对影响较大的参数进行适应性调整更为有益。通过这种方式，参数自适应策略可提供更优性能。为此，采用模糊逻辑进行参数自适应以提升BSO在优化应用中的性能。12个基准函数的仿真结果显示，模糊BSO优于原始BSO。研究使用每个函数30次执行，并采用均值和标准差指标。具体而言，在30维情况下，模糊BSO在12个函数中有10个优于BSO。此外，针对实际控制问题进行了优化，并取得良好效果。
Keyword:
Metaheuristic
Clustering
Parameter
Population
Elitist
Selection
Optimization
期刊
T
IF:
0
论文数:
647
被引数:
0
机构
引用论文
Brain Storm Optimization Algorithm with an Adaptive Parameter Control Strategy for Finding Multiple Optimal Solutions自适应参数控制策略的头脑风暴优化算法，用于寻找多个最优解
OAAI
OAAI分享收藏Interval-Type 3 Fuzzy Differential Evolution for Designing an Interval-Type 3 Fuzzy Controller of a Unicycle Mobile Robot.png)
MathematicsOAAI
MathematicsIF0
OAAI分享收藏A brain storm optimization approach for the cumulative capacitated vehicle routing problemMEMETIC COMPUTING
MEMETIC COMPUTINGIF2.3
PREAI
分享收藏Shadowed Type-2 Fuzzy Systems for Dynamic Parameter Adaptation in Harmony Search and Differential Evolution for Optimal Design of Fuzzy Controllers阴影型二级模糊系统在和谐搜索和差分进化中的动态参数自适应，用于模糊控制器的最优设计MathematicsOAAI
MathematicsIF0
OAAI分享收藏A Brain Storm and Chaotic Accelerated Particle Swarm Optimization Hybridization脑风暴与混沌加速粒子群优化混合算法AlgorithmsOAAI
AlgorithmsIF0
OAAI分享收藏A Modified Brain Storm Optimization Algorithm for Solving Scheduling of Double-End Automated Storage and Retrieval Systems一种改进的头脑风暴优化算法，用于解决双端自动存储和检索系统的调度问题Symmetry
SymmetryIF0
PREAI
分享收藏
A Hybrid Brain Storm Optimization Algorithm for Dynamic Vehicle Routing Problem With Time WindowsIEEE ACCESSOAAI
IEEE ACCESSIF3.6
OAAI分享收藏
查看更多内容