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解复杂多峰优化问题的双引导机制灰狼算法
被引量：
5
1
作者
孟团兴
覃华
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第5期1378-1384,共7页
为解决复杂多峰优化问题高质量解难以获取的难题,分析灰狼算法解此类问题时易陷入局部最优的原因,提出一种解复杂多峰优化问题的双引导机制灰狼算法。对于当前适应度较好的个体,沿用传统灰狼算法引导机制探测个体,保留其局部搜索能力强...
为解决复杂多峰优化问题高质量解难以获取的难题,分析灰狼算法解此类问题时易陷入局部最优的原因,提出一种解复杂多峰优化问题的双引导机制灰狼算法。对于当前适应度较好的个体,沿用传统灰狼算法引导机制探测个体,保留其局部搜索能力强的优点;对于适应度较差的个体,通过动态选择稀疏点算子或偏向差分变异算子的引导机制探索解空间新区域,增强灰狼算法跳出局部最优的能力。实例仿真计算结果表明,该算法所获计算精度优于相比较的其它算法。特别是Wilcoxon假设检验结果显示,其分别以96.67%、97.43%、93.15%的显著性优于传统灰狼算法、粒子群-灰狼混合算法及选择性反向灰狼算法。
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关键词
多峰优化问题
灰狼算法
双引导机制
稀疏度
稀疏点
算子
偏向
角
偏向差分变异算子
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职称材料
题名
解复杂多峰优化问题的双引导机制灰狼算法
被引量：
5
1
作者
孟团兴
覃华
机构
广西大学计算机与电子信息学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第5期1378-1384,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51667004、61762009)。
文摘
为解决复杂多峰优化问题高质量解难以获取的难题,分析灰狼算法解此类问题时易陷入局部最优的原因,提出一种解复杂多峰优化问题的双引导机制灰狼算法。对于当前适应度较好的个体,沿用传统灰狼算法引导机制探测个体,保留其局部搜索能力强的优点;对于适应度较差的个体,通过动态选择稀疏点算子或偏向差分变异算子的引导机制探索解空间新区域,增强灰狼算法跳出局部最优的能力。实例仿真计算结果表明,该算法所获计算精度优于相比较的其它算法。特别是Wilcoxon假设检验结果显示,其分别以96.67%、97.43%、93.15%的显著性优于传统灰狼算法、粒子群-灰狼混合算法及选择性反向灰狼算法。
关键词
多峰优化问题
灰狼算法
双引导机制
稀疏度
稀疏点
算子
偏向
角
偏向差分变异算子
Keywords
multimodal optimization problem
grey wolf optimizer
dual guidance mechanism
sparsity
sparse point operator
deviation angle
biased difference variation operator
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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作者
出处
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被引量
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1
解复杂多峰优化问题的双引导机制灰狼算法
孟团兴
覃华
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
5
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