基于交叉熵金鹰优化算法的室内可见光定位

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摘要：为改善金鹰算法在求解室内可见光定位问题时的优化能力，基于重要度抽样技术和Kullback–Leibler距离的交叉熵（CE）方法，提出1种新的交叉熵金鹰优化（CEGEO）算法。将交叉熵方法融合到金鹰优化（GEO）算法中，通过协同演化获得的新种群更新抽样概率分布参数，加速算法的迭代进程，降低抽样样本数和计算成本，提高算法的全局优化能力；同时，采用共同更新得到更好的个体，大幅度增加种群的多样性，改善算法的收敛速度。（剩余11004字）

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