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随着科学技术的发展,优化问题的复杂性也成倍增加。在工程和其他技术问题中,利用优化方法实现利润最大化或损失最小化一直是最重要的目标之一。为了加速问题的解决,人们开发了采用元启发式方法的优化问题解决方案算法,这些算法通常受到自然界生物、物理事件、群体行为等的启发。元启发式算法是一种启发式方法,它可以为计算能力不完整或有限的优化问题提供足够好的解决方案,该算法使用了计算机科学和数学优化中的高级程序。这些算法通常可以快速收敛到最优值,计算简单且易于实现。

推荐引用 推荐引用 ATALI, GÖKHAN; PEHL İ VAN, İ HSAN; GÜREV İ N, B İ LAL; 和 Ş EKER, HAL İ L İ BRAH İ M (2021) “基于元启发式的人工智能算法中的混沌:简要回顾”,土耳其电气工程与计算机科学杂志:第 29 卷:第 3 期,第 3 篇文章。https://doi.org/10.3906/elk-2102-5 可在以下网址获取:https://journals.tubitak.gov.tr/elektrik/vol29/iss3/3

推荐引用 推荐引用 ATALI, GÖKHAN; PEHL İ VAN, İ HSAN; GÜREV İ N, B İ LAL; 和 Ş EKER, HAL İ L İ BRAH İ M (2021) “基于元启发式的人工智能算法中的混沌:简要回顾”,土耳其电气工程与计算机科学杂志:第 29 卷:第 3 期,第 3 篇文章。https://doi.org/10.3906/elk-2102-5 可在以下网址获取:https://journals.tubitak.gov.tr/elektrik/vol29/iss3/3PDF文件第1页

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