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题名一种精英反向学习的粒子群优化算法
被引量：92
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作者
周新宇
吴志健
王晖
李康顺
张浩宇
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机构
武汉大学软件工程国家重点实验室
武汉大学计算机学院
南昌工程学院信息工程学院
华南农业大学信息学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第8期1647-1652,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.61070008
No.70971043)
+1 种基金
软件工程国家重点实验宝开放基金(No.SKLSE2012-09-19)
中央高校基本科研业务费专项资金(No.2012211020205)
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文摘
为解决传统粒子群优化算法易出现早熟的不足,提出了精英反向学习策略,引入精英粒子,采用反向学习生成其反向解,扩大搜索区域的范围,可增强算法的全局勘探能力.同时,为避免最优粒子陷入局部最优而导致整个群体出现搜索停滞,提出了差分演化变异策略,采用差分演化算法搜索最优粒子的邻域空间,可增强算法的局部开采能力.在14个测试函数上将本文算法与多种知名的PSO算法进行对比,实验结果表明本文算法在解的精度与收敛速度上更优.
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关键词
全局优化
粒子群优化
精英反向学习
差分演化变异
群体选择
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Keywords
global optimization
particle swarm optimization
elite opposition-based learning
differential evolutionary mutation
population-based selection
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名一种精英反向学习的萤火虫优化算法
被引量：10
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作者
魏伟一
文雅宏
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机构
西北师范大学计算机科学与工程学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2017年第5期710-716,共7页
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基金
甘肃省科技计划资助项目(1506RJZA130)
甘肃省高等学校科研项目(2014B-018)
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文摘
为了提高传统萤火虫算法的收敛速度和求解精度,提出了一种精英反向学习的萤火虫优化算法。通过反向学习策略构造精英群体,在精英群体构成的区间上求普通群体的反向解,增加了群体的多样性,提高了算法的收敛速度;同时,为了避免最优个体陷入局部最优,使整个群体在搜索过程中出现停滞,提出了差分演化变异策略;最后,提出了一种线性递减的自适应步长来平衡算法的开发能力。实验结果表明,算法在收敛速度和收敛精度上有更好的效果。
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关键词
萤火虫算法
精英反向学习
优化算法
精英群体
反向解
反向学习策略
差分演化变异
自适应步长
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Keywords
firefly algorithm
elite opposition-based learning
optimized algorithm
elite group
opposite solutions
opposition-based learning strategy
differential evolutionary mutation
adaptive step size
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名正弦余弦算法的樽海鞘群算法
被引量：8
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作者
陈忠云
张达敏
辛梓芸
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机构
贵州大学大数据与信息工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第9期209-214,共6页
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基金
贵州省自然科学基金项目(黔科合基础[2017]1047号)。
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文摘
针对樽海鞘群算法求解精度不高和收敛速度慢等缺点,提出一种正弦余弦算法的樽海鞘群算法(SCSSA)。引入Logistics混沌序列生成初始种群,增加初始个体的多样性;将正弦余弦算法作为局部因子嵌入到樽海鞘群算法中,对樽海鞘个体进行正弦和余弦优化;对最优樽海鞘的领域空间进行差分演化变异策略,增强局部搜索能力。将改进算法在8个典型复杂函数优化问题上进行仿真实验,并同正弦余弦算法和樽海鞘群算法进行对比。实验结果表明,该算法具有更好全局搜索能力和局部搜索能力,寻优精度比标准算法有所增强。
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关键词
混沌映射
正弦余弦算法
樽海鞘群算法
差分演化变异
函数优化
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Keywords
Chaotic map
Sine cosine algorithm
Salp swarm algorithm
Differential evolutionary mutation
Function optimization
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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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