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分段权重和变异反向学习的蝴蝶优化算法
被引量：
17
1
作者
李守玉
何庆
杜逆索
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第22期92-101,共10页
针对原始蝴蝶优化算法容易陷入局部最优解、收敛速度慢及寻优精度低等问题,提出分段权重和变异反向学习的蝴蝶优化算法。通过飞行引领策略来矫正邻域内蝴蝶的自身飞行,降低盲目飞行,增强算法跳出局部最优的能力;引入分段权重来平衡全局...
针对原始蝴蝶优化算法容易陷入局部最优解、收敛速度慢及寻优精度低等问题,提出分段权重和变异反向学习的蝴蝶优化算法。通过飞行引领策略来矫正邻域内蝴蝶的自身飞行,降低盲目飞行,增强算法跳出局部最优的能力;引入分段权重来平衡全局勘探及局部开发的能力,进而实现蝴蝶位置动态更新;使用变异反向学习对位置进行扰动,增加种群多样性以及提高算法的收敛速度。通过对9个测试函数和部分CEC2014函数及Wilcoxon秩和检验来评估改进算法的寻优能力,实验结果表明改进算法的收敛速度及寻优精度得到了极大改进。
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关键词
蝴蝶优化算法(BOA)
飞行引领策略
分段权重
变异反向学习
统计检验
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题名
分段权重和变异反向学习的蝴蝶优化算法
被引量：
17
1
作者
李守玉
何庆
杜逆索
机构
贵州大学大数据与信息工程学院
贵州大学贵州省大数据产业发展应用研究院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第22期92-101,共10页
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)
贵州省公共大数据重点实验室开放课题(2017BDKFJJ004)
+1 种基金
贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔科合KY字[2016]124)
贵州大学培育项目(黔科合平台人才[2017]5788)。
文摘
针对原始蝴蝶优化算法容易陷入局部最优解、收敛速度慢及寻优精度低等问题,提出分段权重和变异反向学习的蝴蝶优化算法。通过飞行引领策略来矫正邻域内蝴蝶的自身飞行,降低盲目飞行,增强算法跳出局部最优的能力;引入分段权重来平衡全局勘探及局部开发的能力,进而实现蝴蝶位置动态更新;使用变异反向学习对位置进行扰动,增加种群多样性以及提高算法的收敛速度。通过对9个测试函数和部分CEC2014函数及Wilcoxon秩和检验来评估改进算法的寻优能力,实验结果表明改进算法的收敛速度及寻优精度得到了极大改进。
关键词
蝴蝶优化算法(BOA)
飞行引领策略
分段权重
变异反向学习
统计检验
Keywords
Butterfly Optimization Algorithm(BOA)
flight guidance strategy
piecewise weight
mutation opposition-based learning
statistical test
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
分段权重和变异反向学习的蝴蝶优化算法
李守玉
何庆
杜逆索
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021
17
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