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國外新型智能優(yōu)化算法——北極熊算法
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作者:
作者單位:

1.浙江工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院;2.浙江樹(shù)人大學(xué) 基礎學(xué)院

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國家自然科學(xué)基金(No.71301147);教育部人文社科青年基金(No.12YJCZH065)。


A newly proposed intelligent optimization algorithm--Polar bear optimization
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    摘要:

    北極熊算法(Polar Bear Optimization, PBO)是2017年由David等人提出的一種受自然界啟發(fā)的優(yōu)化算法,算法的靈感來(lái)自于北極熊賴(lài)以在北極嚴酷的環(huán)境下生存下來(lái)的捕獵方式。由于PBO是近年才提出來(lái)的新穎智能優(yōu)化算法,中文文獻中關(guān)于PBO算法的描述和應用微乎其微。還原了PBO的開(kāi)發(fā)背景,介紹了算法的相關(guān)運算算子和算法的詳細執行步驟,展現了PBO算法在現實(shí)世界中的應用領(lǐng)域和實(shí)際效果。

    Abstract:

    Polar Bear Optimization (PBO) is a nature-inspired Optimization algorithm proposed by David et al. in 2017. The inspiration for PBO comes from the hunting styles that Polar bears rely on to survive in the harsh arctic environment. PBO is a novel intelligent optimization algorithm presented only in recent years. Therefore, there are few descriptions and applications of PBO algorithm in openly published Chinese literature.In this paper, the development background of PBO is repeated and the relevant operators and detailed executive steps are introduced. Finally,the application fields and practical effects of PBO in real world are well displayed.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

張 亮,韓 毅,鄧麗麗.國外新型智能優(yōu)化算法——北極熊算法計算機測量與控制[J].,2020,28(3):212-217.

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  • 收稿日期:2019-08-09
  • 最后修改日期:2019-08-22
  • 錄用日期:2019-08-23
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2020-03-30
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