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检索条件"主题词=Coyote optimization algorithm with linear convergence"

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排序：

coyote optimization algorithm with linear convergence for Global Numerical optimization 9th

Coyote Optimization Algorithm with Linear Convergence for Gl...

引用

9th International Symposium on Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making (IUKM)

作者： Lin, Hsin-Jui Hsieh, Sheng-Ta Asia Eastern Univ Sci & Technol New Taipei Taiwan

ISBN: (纸本)9783030980184;9783030980177

In particular, the popularity of computational intelligence has accelerated the study of optimization. coyote optimization algorithm (COA) is a new meta heuristic optimization. It is pays attention to the social structure and experience exchange of coyotes. In this paper, the coyote optimization algorithm with linear convergence (COALC) is proposed. In order to explore a huge search space in the pre-optimization stage and to avoid premature convergence, the convergence factor is also involved. Thus, the COALC will explore a huge search space in the early optimization stage to avoid premature convergence. Also, the small area is adopted in the later optimization stage to effectively refine the final solution, while simulating a coyote killed by a hunter in the environment. It can avoid the influence of bad solutions. In experiments, ten IEEE CEC2019 test functions is adopted. The results show that the proposed method has rapid convergence, and a better solution can be obtained in a limited time, so it has advantages compared with other related methods.

关键词： Functional optimization Swarm intelligence Global optimization problems coyote optimization algorithm coyote optimization algorithm with linear convergence

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