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一种基于改进的磷虾群和粒子群的混合算法
被引量:
6
1
作者
刘沛
高岳林
郭伟
《河南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2017年第2期119-124,共6页
针对基本磷虾群(KH)算法在求解高位复杂优化问题时容易陷入局部最优、求解精度低等缺点,提出了一种基于改进的磷虾群和粒子群的混合算法(AIPSOKH).该算法首先对KH算法中的觅食权重和诱导权重采用非线性递减策略,然后将其与惯性权重线性...
针对基本磷虾群(KH)算法在求解高位复杂优化问题时容易陷入局部最优、求解精度低等缺点,提出了一种基于改进的磷虾群和粒子群的混合算法(AIPSOKH).该算法首先对KH算法中的觅食权重和诱导权重采用非线性递减策略,然后将其与惯性权重线性递减的粒子群算法(LDWPSO)混合,采用双子种群同时计算的并行策略进行迭代计算,借鉴自然选择中适者生存的进化机制提升母种群中个体的质量,以此来避免算法陷入局部最优,并提升其求解精度.最后通过8个标准测试函数的对比实验表明,在全局搜索能力和求解精度上与提到的2种算法相比都有着显著优势.
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关键词
磷虾群算法
非线性递减
粒子群算法
双子种群并行策略
自然选择
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职称材料
题名
一种基于改进的磷虾群和粒子群的混合算法
被引量:
6
1
作者
刘沛
高岳林
郭伟
机构
北方民族大学信息与系统科学研究所
出处
《河南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2017年第2期119-124,共6页
基金
国家自然科学基金(61561001)
北方民族大学重点科研项目资助(2015KJ10)
文摘
针对基本磷虾群(KH)算法在求解高位复杂优化问题时容易陷入局部最优、求解精度低等缺点,提出了一种基于改进的磷虾群和粒子群的混合算法(AIPSOKH).该算法首先对KH算法中的觅食权重和诱导权重采用非线性递减策略,然后将其与惯性权重线性递减的粒子群算法(LDWPSO)混合,采用双子种群同时计算的并行策略进行迭代计算,借鉴自然选择中适者生存的进化机制提升母种群中个体的质量,以此来避免算法陷入局部最优,并提升其求解精度.最后通过8个标准测试函数的对比实验表明,在全局搜索能力和求解精度上与提到的2种算法相比都有着显著优势.
关键词
磷虾群算法
非线性递减
粒子群算法
双子种群并行策略
自然选择
Keywords
krill herd algorithm
nonlinear decreasing
particle swarm optimization
strategy of double sub-populations parallel computing
natural selection
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于改进的磷虾群和粒子群的混合算法
刘沛
高岳林
郭伟
《河南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2017
6
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