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国内刊号：43-1258/TP
国际刊号：1007-130X
发布日期:
作者：黄学雨, 罗华
单位：（1.江西理工大学软件工程学院,江西 南昌 330013;2.南昌市虚拟数字工程与文化传播重点实验室,江西 南昌 330013;3.江西理工大学信息工程学院,江西 赣州 341000）
关键词：算术优化算法,自适应,正弦余弦算法,函数优化,
基金：国家重点研发计划重点专项（2020YFB1713700）
针对算术优化算法存在的求解精度低、收敛速度慢和容易陷入局部最优等缺陷，提出一种融合正弦余弦策略的算术优化算法。根据个体适应度的变化信息自适应调整数学优化器加速函数MOA，平衡算法的全局探索和局部开发能力；将改进后的正弦余弦算法引入算法的局部开发阶段，增加迭代后期种群多样性，避免算法陷入局部最优，有效提升算法的求解精度和收敛速度。在14个基准测试函数上的仿真实验结果表明，改进算法在求解精度、收敛速度和鲁棒性方面均有明显提升。最后将改进算法用于支持向量机SVM参数优化，并建立学生知识水平预测模型，进一步验证了算法的实用性和优越性。
来源：2023年第7期
《计算机工程与科学》期刊编辑部
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