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多策略协同优化的改进HHO算法
被引量：
6
1
作者
柴岩
任生
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第12期3658-3666,3677,共10页
为进一步提升哈里斯鹰优化算法(HHO)的收敛精度和迭代速度,提出一种多策略协同优化的改进HHO算法(MSHHO)。首先采用拉丁超立方抽样方法初始化种群,加强个体在解空间区域的均匀化分布程度;其次引入融合莱维飞行的自适应阿基米德螺旋机制...
为进一步提升哈里斯鹰优化算法(HHO)的收敛精度和迭代速度,提出一种多策略协同优化的改进HHO算法(MSHHO)。首先采用拉丁超立方抽样方法初始化种群,加强个体在解空间区域的均匀化分布程度;其次引入融合莱维飞行的自适应阿基米德螺旋机制于局部搜索阶段,完善算法开采机制并有效增强个体邻域的搜索严密性,提高算法收敛精度;最后鉴于算法在迭代后期易于陷入局部极值情形,采取柯西变异和反向学习的混合变异策略交替扰动最优个体以助其快速逃离局部极值区,加快算法迭代速度。通过对基准测试函数的求解对比分析、Wilcoxon秩和检验和CEC2014复杂函数对比分析,证实了改进算法优异的寻优性能和稳健的鲁棒性。
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关键词
哈里斯鹰优化算法
拉丁超立方抽样
莱维飞行
自适应阿基米德螺旋
混合变异
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职称材料
题名
多策略协同优化的改进HHO算法
被引量：
6
1
作者
柴岩
任生
机构
辽宁工程技术大学理学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第12期3658-3666,3677,共10页
基金
教育部规划基金青年项目(21YJCZH204)
辽宁省自然科学基金资助项目(2020-MS-301)
辽宁省教育厅项目(LJ2019JL017)。
文摘
为进一步提升哈里斯鹰优化算法(HHO)的收敛精度和迭代速度,提出一种多策略协同优化的改进HHO算法(MSHHO)。首先采用拉丁超立方抽样方法初始化种群,加强个体在解空间区域的均匀化分布程度;其次引入融合莱维飞行的自适应阿基米德螺旋机制于局部搜索阶段,完善算法开采机制并有效增强个体邻域的搜索严密性,提高算法收敛精度;最后鉴于算法在迭代后期易于陷入局部极值情形,采取柯西变异和反向学习的混合变异策略交替扰动最优个体以助其快速逃离局部极值区,加快算法迭代速度。通过对基准测试函数的求解对比分析、Wilcoxon秩和检验和CEC2014复杂函数对比分析,证实了改进算法优异的寻优性能和稳健的鲁棒性。
关键词
哈里斯鹰优化算法
拉丁超立方抽样
莱维飞行
自适应阿基米德螺旋
混合变异
Keywords
Harris eagle optimization algorithm
Latin hypercube sampling
Lévy flight
adaptive Archimedes spiral
hybrid mutation
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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作者
出处
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被引量
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1
多策略协同优化的改进HHO算法
柴岩
任生
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022
6
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