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网络出版时间:2017-09-13 14:37:01
网络出版地址:/kcms/detail/21.1124.TP1437.019.html
第xx卷 第x期 控 制 与 决 策 Vol.xx No.x
xxxx年 x 月 Control and Decision xxx. xxxx
文章编号: 2017-0104(0000)00-0000-00 DOI: 10.13195/j.kzyjc.2017.0104
斐波那契树优化算法全局随机性概率收敛分析
董 易 , 吕丹桔 , 王 霞 ,王耀 民, 李 鹏 ,施心陵
(1. 云南大学 信息学院,昆明650504)
摘 要: 为改进斐波那契树优化算法的收敛性能,提出斐波那契树末梢自适应半径参数,使得算法在最优解邻
域 附近收敛能力显著提高。基于斐波那契树结构的全局随机性对斐波那契树优化算法的收敛性进行分析和证
明。通过对测试函数的求解精度比较、独立重复求解 的收敛达标率 比较实验,分析和验证 了斐波那契树优化算
法的收敛性能。
关键词: 斐波那契树优化算法;末梢自适应半径;全局随机性;收敛性
中图分类号: TP301.6 文献标志码: A
A Global Randomness-Based Probability Convergence Analysis of
Fibonacci Tree Optimization Algorithm
DONG Yi ,LV Dan-jv , WANG Xia ,WANG Yao-min , LI Peng, ,SHI Xin-ling
(1. School of Information Science and Engineering,Yunnan University ,Kunming 650504,China)
Abstract: A Fibonacci tree-end self-adaptive radius parameter is proposed to effectively enhance convergence of
Fibonacci Tree Optimization Algorithm (FTO) at neighborhood of optima. The convergence of FTO is analyzed and
proved on the basis of global randomness of Fibonacci tree. By comparing both the precision in solving benchmark
functions and the qualified rate of repeated and independent solutions, the convergence performance of FTO is also
examined and confirmed.
Keywords: Fibonacci Tree Optimization Algo
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