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基于双重随机扰动的人工大猩猩部队优化算法及工程应用
1
作者
杜晓昕
郝田茹
+3 位作者
王波
王振飞
张剑飞
金梅
《北京航空航天大学学报》
北大核心
2025年第6期1882-1896,共15页
针对人工大猩猩部队优化算法(GTO)存在易陷入局部最优、收敛速度慢、寻优精度低等问题,提出了基于双重随机扰动策略的人工大猩猩部队优化算法(DGTO)。引入Halton序列初始化种群,增加种群的多样性;在算法寻优阶段使用多维随机数策略,并...
针对人工大猩猩部队优化算法(GTO)存在易陷入局部最优、收敛速度慢、寻优精度低等问题,提出了基于双重随机扰动策略的人工大猩猩部队优化算法(DGTO)。引入Halton序列初始化种群,增加种群的多样性;在算法寻优阶段使用多维随机数策略,并在探索阶段提出自适应位置搜索机制,提高算法的收敛速度;提出双重随机扰动策略,解决大猩猩的群居效应,增强算法跳出局部最优的能力;采用逐维更新策略更新个体位置,提升算法的收敛精度。通过10个基准测试函数寻优结果及Wilcoxon秩和检验对比可知,改进算法在寻优精度、收敛速度上有较大提升。同时,通过工程优化问题的实验对比分析,进一步验证了改进算法在处理现实工程问题上的优越性。
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关键词
人工大猩猩部队优化算法
Halton序列
自适应位置搜索
双重随机扰动策略
逐维更新
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职称材料
题名
基于双重随机扰动的人工大猩猩部队优化算法及工程应用
1
作者
杜晓昕
郝田茹
王波
王振飞
张剑飞
金梅
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
出处
《北京航空航天大学学报》
北大核心
2025年第6期1882-1896,共15页
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)。
文摘
针对人工大猩猩部队优化算法(GTO)存在易陷入局部最优、收敛速度慢、寻优精度低等问题,提出了基于双重随机扰动策略的人工大猩猩部队优化算法(DGTO)。引入Halton序列初始化种群,增加种群的多样性;在算法寻优阶段使用多维随机数策略,并在探索阶段提出自适应位置搜索机制,提高算法的收敛速度;提出双重随机扰动策略,解决大猩猩的群居效应,增强算法跳出局部最优的能力;采用逐维更新策略更新个体位置,提升算法的收敛精度。通过10个基准测试函数寻优结果及Wilcoxon秩和检验对比可知,改进算法在寻优精度、收敛速度上有较大提升。同时,通过工程优化问题的实验对比分析,进一步验证了改进算法在处理现实工程问题上的优越性。
关键词
人工大猩猩部队优化算法
Halton序列
自适应位置搜索
双重随机扰动策略
逐维更新
Keywords
artificial gorilla troops optimizer
Halton sequence
adaptive position exploration
double random disturbance strategy
dimension-by-dimension update
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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题名
作者
出处
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被引量
操作
1
基于双重随机扰动的人工大猩猩部队优化算法及工程应用
杜晓昕
郝田茹
王波
王振飞
张剑飞
金梅
《北京航空航天大学学报》
北大核心
2025
0
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