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    与DE、KDE、FPA和EFPA算法比拟2021年3月25日

      对付大方性能肖似而任职质地区别的Web任职,任职组合优化可使其满意客户区别需求并被普遍操纵但现有web任职组合优化措施广泛存正在摸索服从低和寻优不精准的题目。为此,提出一种革新的花朵授粉算法通过完毕全体摸索和片面摸索的动态转换,鼓舞种群优化。将差分进化算法的变异和互换操作参预到花朵授粉算法中,巩固花朵的有用性和众样性,同时诈欺贪婪政策采用适合度值髙的花朵,加疾算法收敛速率,増巩固其寻优材干。测验结果阐明,与DE、KDE、FPA和EFPA算法比拟,该算法正在求解任职组合题目上具有更疾的收敛速率和更好的寻优机能。

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