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题名基于模式搜索法的鸡群优化算法
被引量：4
- 1
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作者
张慕雪
张达敏
何锐亮
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机构
贵州大学大数据与信息工程学院
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出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2018年第4期46-52,共7页
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基金
贵州省自然科学基金项目(黔科合基础[2017]1047号)
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文摘
针对标准的鸡群容易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于模式搜索的鸡群算法.在算法的每次迭代中加入对最优解的检测判断,当发现该解多次出现不变时,认为算法陷入局部最优,引入模式搜索帮助算法跳出局部最优解;利用算法全局最优解和全局次优解之间的差分结果牵引每次迭代中的最优解进行邻域搜索,在保证算法收敛精度的同时,提高收敛速度.通过对6个典型的基准测试函数的仿真表明,改进算法具有较强的全局搜索能力,同时寻优精度和收敛速度比原算法也有较大的提高.尤其是在处理高维函数问题上,改进算法表现出了较强的优势.
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关键词
鸡群算法
模式搜索
差分结果
局部搜索
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Keywords
chicken swarm optimizatiom hookejeeves
differential results
local search
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名一种基于正向学习和反向学习的改进鸡群算法
被引量：5
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作者
张慕雪
张达敏
杨菊蜻
朱陈柔玲
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机构
贵州大学大数据与信息工程学院
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出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2018年第6期22-27,共6页
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基金
贵州省自然科学基金(黔科合基础[2017]1047号)
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文摘
针对标准的鸡群算法容易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于正向学习和反向学习的改进鸡群算法.公鸡粒子在每次迭代中向最优粒子正向学习,使算法迅速进入最有希望的区域寻找食物;而在算法陷入局部最优解时向最差粒子反向学习以跳出局部最优.通过对6个典型的基准测试函数的仿真表明,改进算法具有较强的全局搜索能力,同时寻优精度和收敛速度比原算法也有较大的提高.尤其是在处理高维函数问题上,改进算法表现出了较强的优势.
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关键词
鸡群算法
正向学习
反向学习
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Keywords
chicken swarm optimization
positive learning
reverse Learning
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于Powell搜索的混沌鸡群优化算法
被引量：3
- 3
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作者
杨菊蜻
张达敏
何锐亮
张慕雪
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机构
贵州大学大数据与信息工程学院
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出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2018年第7期78-82,共5页
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基金
贵州省合作计划项目(黔科合计省合[2014]1002)
贵州省自然科学基金项目(黔科合基础[2017]1047)
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文摘
针对传统鸡群优化算法(CSO)易陷入局部极值且容易早熟收敛的缺陷,提出了一种混合改进的鸡群优化算法(Powell-LCSO).首先,改进算法利用Logistic混沌映射对种群进行初始化,使得种群较好的分布在解空间中;其次,对鸡群中占据重要地位的母鸡的位置更新方式进行了改进;最后,通过引入Limit阈值判断算法是否陷入局部极值,并利用Powell搜索对全局最优个体进行局部搜索,避免了算法的过早收敛,提高其跳出局部最优的能力.通过实验表明,改进后的鸡群优化算法具有较好寻优精度和收敛效率.
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关键词
鸡群优化算法
LOGISTIC混沌映射
Limit阈值
Powell搜索
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Keywords
chicken swarm optimization
Logistic chaotic mapping
Limit threshold
Powell search
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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