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基于反吸引速度更新机制的改进蜉蝣算法
1
作者
毛清华
王迎港
牛晓辉
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期1770-1783,共14页
针对蜉蝣算法(MA)前期收敛速度较慢、后期寻优精度不高等问题,提出一种基于反吸引速度更新机制的改进蜉蝣算法(MMOA)。采用改进型Tent混沌序列初始化蜉蝣种群,使蜉蝣分布更加均匀,提升了种群的多样性;结合MA的特点,引入反吸引速度更新...
针对蜉蝣算法(MA)前期收敛速度较慢、后期寻优精度不高等问题,提出一种基于反吸引速度更新机制的改进蜉蝣算法(MMOA)。采用改进型Tent混沌序列初始化蜉蝣种群,使蜉蝣分布更加均匀,提升了种群的多样性;结合MA的特点,引入反吸引速度更新机制指导蜉蝣速度更新,平衡算法的全局搜索和局部寻优能力,进而提升算法的收敛性能;对全局最优蜉蝣进行逐维的重心反向学习变异,降低各维度间的干扰,帮助算法跳出局部最优并加速收敛。基于12个标准测试函数和部分CEC2017测试函数进行对比仿真实验,结果表明:MMOA较灰狼优化(GWO)算法、MA等算法在收敛速度、寻优精度和稳定性等方面都具有明显优势。
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关键词
蜉蝣算法
改进Tent混沌
反吸引速度
逐维变异
重心
反
向学习
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职称材料
题名
基于反吸引速度更新机制的改进蜉蝣算法
1
作者
毛清华
王迎港
牛晓辉
机构
燕山大学经济管理学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期1770-1783,共14页
基金
国家自然科学基金(71704151)。
文摘
针对蜉蝣算法(MA)前期收敛速度较慢、后期寻优精度不高等问题,提出一种基于反吸引速度更新机制的改进蜉蝣算法(MMOA)。采用改进型Tent混沌序列初始化蜉蝣种群,使蜉蝣分布更加均匀,提升了种群的多样性;结合MA的特点,引入反吸引速度更新机制指导蜉蝣速度更新,平衡算法的全局搜索和局部寻优能力,进而提升算法的收敛性能;对全局最优蜉蝣进行逐维的重心反向学习变异,降低各维度间的干扰,帮助算法跳出局部最优并加速收敛。基于12个标准测试函数和部分CEC2017测试函数进行对比仿真实验,结果表明:MMOA较灰狼优化(GWO)算法、MA等算法在收敛速度、寻优精度和稳定性等方面都具有明显优势。
关键词
蜉蝣算法
改进Tent混沌
反吸引速度
逐维变异
重心
反
向学习
Keywords
mayfly algorithm
improved Tent chaos
anti-attraction velocity
dimension-by-dimension mutation
centroid opposition-based learning
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
发文年
被引量
操作
1
基于反吸引速度更新机制的改进蜉蝣算法
毛清华
王迎港
牛晓辉
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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