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將深度與演化算法結(jié)合，提岀一種深度演化算法，即群競爭合作優(yōu)化（GCCO）算法。首先引入生物群模型來模擬群體搜索獵物的自然現(xiàn)象，算法通過多步迭代可簡單實(shí)現(xiàn)優(yōu)化問題求解。在生物群模型中，跟隨者采用變步長的區(qū)堿復(fù)制方式，平衡了收斂速度與優(yōu)化精度，隨機(jī)者采用基于特征變換的隨杋游走模式，避免陷入局部最優(yōu)。其次引入競爭模型和合作模型増加算法復(fù)雜性，通過群體間的競爭和信息共享，提高算法的搜索性能。算法的數(shù)學(xué)模型是從群論、動(dòng)力學(xué)以及帝國競爭理論推導(dǎo)岀來的，在理論上也分析驗(yàn)證了算法的收斂性。最后在十個(gè)優(yōu)化基準(zhǔn)函數(shù)上與其他三種優(yōu)化算法對比測試算法的性能。在解決上海市設(shè)立燃?xì)庹军c(diǎn)提高到場及時(shí)率的實(shí)際問題中，GCCO算法也取得了比其他算法更好的效果。
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