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為了解決一些函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題，采用種群具有 Leslie年齡結(jié)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)模型提岀了一種新型群智能優(yōu)化算法，簡(jiǎn)稱PDO-DLAS算法。在該算法中，假設(shè)某種群由具有不同性別、不同年齡的生物個(gè)體組成，個(gè)體依據(jù)其性別和年齡被自動(dòng)劃分成若干類(lèi)，增加了個(gè)體的多樣性;毎個(gè)算子具有明確功能，其中學(xué)習(xí)算子可實(shí)現(xiàn)性別不同但年齡相近個(gè)體之間的信息交換;影響算子可實(shí)現(xiàn)不同性別、不同年齡個(gè)體之間的信息交換;新生算子可増加強(qiáng)壯個(gè)體數(shù)，死亡算子可以減少虛弱個(gè)體數(shù);進(jìn)化算子可確保算法具有全局收斂性;依據(jù) Leslie模型確定該算法中的相關(guān)參數(shù)，提升了參數(shù)確定的科學(xué)性;該算法毎次進(jìn)化只處理個(gè)體特征數(shù)的1250-110，從而使時(shí)間復(fù)雜度大幅降低。測(cè)試結(jié)果表明，該算法具有較優(yōu)越的性能，適于求解維數(shù)較高的優(yōu)化問(wèn)題。
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