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题名融合多狩猎协调策略的爬行动物搜索算法
被引量：3
- 1
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作者
力尚龙
刘建华
贾鹤鸣
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机构
福建理工大学计算机科学与数学学院
福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室(福建理工大学)
三明学院信息工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第9期2818-2828,共11页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62172095)
福建省自然科学基金资助项目(2023J01349)。
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文摘
爬行动物搜索算法(RSA)具有较强的全局探索能力,但开发能力相对薄弱,在迭代后期无法较好地收敛。针对上述问题,综合教与学优化(TLBO)算法、二次插值的天牛须搜索(BAS)算法和透镜成像反向学习策略,提出一种融合多狩猎协调策略的爬行动物搜索算法(MHCS-RSA)。MHCS-RSA保留了RSA包围阶段(全局探索)和狩猎阶段(局部开发)中狩猎合作的位置更新公式,在狩猎阶段,将狩猎协调融合TLBO算法的学习阶段和二次插值的BAS进行位置更新,以增强算法的开发能力和收敛能力;此外,引入透镜成像反向学习策略以增强算法跳出局部最优的能力。在CEC 2020测试函数上的实验结果表明,MHCS-RSA具有良好的寻优能力、收敛能力以及鲁棒性。最后通过对拉力/压力弹簧设计问题和减速器设计问题的求解,进一步验证了MHCS-RSA求解实际问题的有效性。
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关键词
爬行动物搜索算法
教与学优化算法
二次插值的天牛须搜索算法
透镜成像反向学习
工程问题求解
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Keywords
Reptile Search Algorithm(RSA)
Teaching-Learning-Based Optimization(TLBO)algorithm
Beetle Antennae Search algorithm(BAS)based on quadratic interpolation
lens opposite-based learning
engineering problem solving
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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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题名融合学习行为策略的改进黑猩猩优化算法
被引量：8
- 2
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作者
贾鹤鸣
林建凯
吴迪
力尚龙
文昌盛
饶洪华
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机构
三明学院信息工程学院
三明学院机电工程学院
三明学院教育与音乐学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第16期82-92,共11页
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基金
福建省自然科学基金(2021J011128)
全国教育科学规划教育部重点课题(DIA220374)。
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文摘
针对黑猩猩优化算法收敛速度慢、寻优精度低以及容易陷入局部最优的问题,提出融合学习行为策略的改进黑猩猩优化算法(modified chimp optimization algorithm,MChOA)。采用准反向学习策略更新种群,增加种群的多样性和随机性,提高算法全局搜索能力,同时避免算法陷入局部最优。基于黑猩猩学习行为策略,通过随机选择“模仿学习”算子或“情绪感应”算子更新黑猩猩个体位置,增强算法局部开发能力,加快算法的收敛速度。选取16个基准函数以及12个CEC2014进行仿真实验测试,结果表明MChOA与传统ChOA相比具有较高的求解精度和较好的寻优性能。通过两个工程设计问题的求解,证明了MChOA在实际工程问题上也具有较高的实际应用价值。
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关键词
黑猩猩优化算法
准反向学习
学习行为策略
基准测试函数
工程问题求解
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Keywords
chimp optimization algorithm
quasi opposition-based learning
learning behavior strategies
benchmark test function
engineering problem solving
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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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题名融合联合反向学习与宿主切换机制的䲟鱼优化算法
被引量：3
- 3
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作者
贾鹤鸣
文昌盛
吴迪
饶洪华
刘庆鑫
力尚龙
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机构
三明学院信息工程学院
三明学院教育与音乐学院
海南大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2023年第12期2896-2912,共17页
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基金
福建省本科高校教育教学改革研究项目(FBJG20210338)
福建省教育科学“十四五”规划课题(FJJKBK22-064)
全国教育科学规划教育部重点课题(DIA220374)。
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文摘
䲟鱼优化算法(ROA)是2021年提出的元启发式优化算法,其模拟了海洋中䲟鱼寄生依附宿主、经验攻击和宿主觅食的行为。ROA的结构简单且易于实现,但全局性稍显不足,易导致算法收敛速度慢甚至后期难以收敛的现象。针对上述问题,在探索阶段加入宿主切换机制,引入新宿主白鲸,提高原算法的探索能力;同时加入联合反向学习策略,增强了算法跳出局部最优的能力,进一步提高了算法的综合优化性能。通过以上改进,提出了一种融合联合反向学习与宿主切换机制的䲟鱼优化算法(IROA)。为了验证IROA的性能与改进优势,将IROA与原始ROA、6种典型的原始算法以及4种关于ROA的改进算法进行对比。通过CEC2020标准测试函数的实验结果表明,IROA具有更强的寻优能力和更高的收敛精度;最后针对汽车防撞性设计问题的求解,进一步验证了IROA的优势和工程适用性。
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关键词
䲟鱼优化算法
元启发式优化算法
联合反向学习
宿主切换机制
白鲸优化算法
基准函数测试
工程问题求解
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Keywords
remora optimization algorithm
meta heuristic optimization algorithm
joint opposite selection
host switching mechanism
beluga whale optimization
benchmark function test
engineering problem solving
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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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题名基于混沌宿主切换机制的?鱼优化算法
- 4
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作者
贾鹤鸣
力尚龙
陈丽珍
刘庆鑫
吴迪
郑荣
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机构
三明学院信息工程学院
海南大学计算机科学与技术学院
三明学院教育与音乐学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第6期1759-1767,共9页
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基金
福建省自然科学基金资助项目(2021J011128)。
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文摘
鱼优化算法(ROA)的寻优过程包括依附宿主、经验攻击和宿主觅食3种模式,它的探索能力与开发能力较强;但原始算法通过经验攻击切换宿主,导致探索与开发之间平衡较差、收敛较慢且容易陷入局部最优。针对上述问题,提出了一种基于混沌宿主切换机制的改进鱼优化算法(MROA)。首先,设计一种新的宿主切换机制,以更好地平衡探索和开发的能力;然后,为了使鱼初始宿主多样化,引入Tent混沌映射进行种群初始化,进一步优化算法的性能;最后,将MROA与原始ROA和爬行动物搜索算法(RSA)等6种算法在CEC2020测试函数上进行对比实验。分析实验结果可知,MROA求得的最优适应度值、平均适应度值和适应度值标准差分别比ROA、RSA、鲸鱼优化算法(WOA)、哈里斯鹰优化(HHO)算法、精子群优化(SSO)算法、正余弦算法(SCA)和乌燕鸥优化算法(STOA)平均提高了28%、33%和12%。基于CEC2020的测试结果表明,MROA具有良好的寻优能力、收敛能力和鲁棒性;同时,通过求解焊接梁设计问题和多片式离合器制动器设计问题,进一步验证了MROA在工程问题中的有效性。
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关键词
鱼优化算法
宿主切换机制
Tent混沌映射
基准函数测试
工程问题求解
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Keywords
Remora Optimization Algorithm(ROA)
host switching mechanism
Tent chaotic mapping
benchmark function test
engineering problem solving
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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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