本文提出了一种新型的磷虾群（KH）仿生优化算法，KH算法基于磷虾个体行为模拟。每个磷虾个体适应度函数定义为食物和最大密度的群集之间的距离。磷虾个体的位置随时间变化有三个主要因素：（一）诱导运动；（二）觅食运动；（三）扰动。对磷虾的行为进行精确的建模，将自适应遗传算子添加到算法中。对提出的方法进行了验证并应用于最优化领域中常用的几个问题。此外，该算法与文献中的八个著名的方法比较。KH算法能够有效地解决广泛的基准优化问题并优于其他的算法。
本文提出了一种新型的磷虾群（KH）仿生优化算法，KH算法基于磷虾个体行为模拟。每个磷虾个体适应度函数定义为食物和最大密度的群集之间的距离。磷虾个体的位置随时间变化有三个主要因素：（一）诱导运动；（二）觅食运动；（三）扰动。对磷虾的行为进行精确的建模，将自适应遗传算子添加到算法中。对提出的方法进行了验证并应用于最优化领域中常用的几个问题。此外，该算法与文献中的八个著名的方法比较。KH算法能够有效地解决广泛的基准优化问题并优于其他的算法。
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http://mp.weixin.qq.com/s/LlIpuO5WTmgn7KH6uomLKg
https://www.cnblogs.com/chen-kh/p/7137565.htmldef find_eu...
本文标题：KH
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