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题名自适应复合转换函数的二进制电鳗觅食优化算法
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作者
李牧元
刘建华
力尚龙
吴炳南
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机构
福建理工大学计算机科学与数学学院
福建理工大学福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第12期107-119,共13页
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基金
国家自然科学基金(62172095)
福建省自然科学基金(2023J01349)。
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文摘
电鳗觅食优化算法是近年提出的元启发式优化算法,用于求解连续优化问题,并且应用在各种工程问题中。然而现实中许多优化问题是离散的,这就需要提出算法的二进制版本。研究者通常使用转换函数将连续解转换为离散解,用于求解离散优化问题,但传统的S型转换函数易于发散难以收敛,而V型转换函数易于陷入局部最优难以跳出。针对上述问题,设计出一种自适应的V型转换函数,并利用电鳗能量因子将S型与自适应V型转换函数融合,提出一种自适应复合型转换函数用于电鳗算法的二值化。此外由于电鳗算法在休息和狩猎阶段缺乏局部多样性,及其在交互和迁徙阶段存在过早收敛,进一步对电鳗优化算法进行了改进。算法在交互阶段增加权重控制因子,发挥S型转换函数的发散特性,增强全局搜索能力;在迁徙阶段施加鞭策因子,约束电鳗的行为,避免过早收敛陷入局部最优;在休息、狩猎阶段增加随机因子提高局部多样性。通过35个背包问题数据实例上的收敛、均值及消融等实验,其结果证明了提出的二进制电鳗觅食优化算法的有效性。
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关键词
二进制电鳗觅食优化算法
转换函数
复合型转换函数
背包问题
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Keywords
binary electric eel foraging optimization(EEFO)algorithm
transfer function
compound transfer function
knapsack problem
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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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