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题名基于余弦相似度的改进蝴蝶优化算法
被引量：15
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作者
陈俊
何庆
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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》
CSCD
北大核心
2021年第9期2668-2677,共10页
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基金
贵州省科技计划项目重大专项(黔科合重大专项字[2018]3002,黔科合重大专项字[2016]3022)
贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔科合KY字[2016]124)
+1 种基金
贵州大学培育项目(黔科合平台人才[2017]5788)
贵州省公共大数据重点实验室开放课题(2017BDKFJJ004)。
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文摘
针对蝴蝶优化算法(BOA)容易陷入局部最优和收敛性差等问题,提出一种多策略改进的蝴蝶优化算法(MSBOA)。首先引入余弦相似度位置调整策略,通过旋转变化算子和伸缩变换算子进行位置更新,从而有效地保持BOA的种群多样性;其次引入动态切换概率,来平衡BOA局部阶段和全局阶段的转换;最后增加混合惯性权重策略,以提高BOA的收敛速度。使用16个基准测试函数、Wilcoxon检验以及部分CEC2014函数来验证MSBOA的有效性和鲁棒性。仿真实验结果表明,与BOA和其他改进策略BOA及其他群智能算法相比,MSBOA在收敛精度和收敛速度上有明显的提升。
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关键词
余弦相似度
蝴蝶优化算法
旋转变换算子
伸缩变换算子
自适应惯性权重
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Keywords
cosine similarity
Butterfly Optimization Algorithm(BOA)
rotation transformation operator
scaling transformation operator
adaptive inertia weight
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于自适应反馈调节因子的阿基米德优化算法
被引量：7
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作者
陈俊
何庆
李守玉
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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
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第8期237-246,共10页
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基金
贵州省科技计划项目重大专项项目(黔科合重大专项字[2018]3002,黔科合重大专项字[2016]3022)
贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔科合KY字[2016]124)
+2 种基金
贵州大学培育项目(黔科合平台人才[2017]5788)
贵州省公共大数据重点实验室开放课题(2017BDKFJJ004)
贵州省科技计划项目(黔科合基础-ZK[2021]一般335)。
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文摘
针对基础阿基米德优化算法收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题,文中提出了一种基于自适应反馈调节因子的阿基米德优化算法。首先,通过佳点集初始化种群,增强初始种群的遍历性,提高初始解的质量;其次,提出自适应反馈调节因子,平衡算法的全局探索与局部开发能力;最后,提出了莱维旋转变换策略,增加种群的多样性,以防止算法陷入局部最优。将所提算法与主流算法在14个基准测试函数以及部分CEC2014函数上进行30次比较实验,结果表明,所提算法的平均寻优精度、标准差以及收敛曲线均优于对比算法。同时将所提算法分别与对比算法在14个基准函数上进行Wilcoxon秩和检验,检验结果显示所提算法与对比算法的差异性显著。将所提算法应用于焊接梁设计问题,其相比原始算法提升了2%,验证了所提算法的有效性。
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关键词
阿基米德优化算法
佳点集
自适应反馈调节因子
旋转变换算子
莱维飞行
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Keywords
Archimedes optimization algorithm
Good point set
Adaptive feedback adjustment factor
Rotation transformation strategy
Levy fight
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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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