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题名基于多策略改进的金豺优化算法
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作者
杜晓昕
牛翔慧
王波
郝田茹
王振飞
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机构
齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院
齐齐哈尔大学黑龙江省大数据网络安全检测分析重点实验室
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出处
《河南师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第4期39-48,I0007,I0008,共12页
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基金
黑龙江省省属高等学校基本科研业务费自然科学类青年创新人才项目(145209206).
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文摘
金豺优化算法(golden jackal optimization algorithm,GJO)作为一种新型的元启发算法,由于其收敛速度精度不佳,且在探索与开采阶段平衡上存在不足,陷入局部极值等算法弊端均有出现.因此,提出了改进金豺优化算法(IGJO).首先,采用改进型的多值Circle混沌映射,以增进种群多样性及初始解的品质;其次,基于特定的收缩指数函数,将能量方程优化为非线性形式,实现全局与局部搜寻的有效协调;然后,引入基于t-分布的变异策略增强搜索广度,提升全局搜索效能,有效避免局部最优问题;最后,通过调整Levy飞行参数进行细致优化,确立了一个优化值,从而显著提升了算法的收敛速度和精确度.通过9项测试函数的实验验证表明,改进后的IGJO算法在多个方面超越了若干现有的经典或新兴算法.
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关键词
群智能优化算法
金豺优化算法
多值Circle混沌映射
任意收缩指数函数
自适应t分布突变
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Keywords
group intelligent optimization algorithm
golden jackal optimization algorithm
multi-value circle chaos mapping
arbitrary shrinkage index function
adaptive t distribution mutation
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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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