针对黑猩猩优化算法存在全局搜索能力弱、寻优精度低、收敛速度慢等问题,提出一种混沌精英池协同教与学改进的黑猩猩优化算法(chimp optimization algorithm improved by the elite chaos pool collaborative teaching-learning,ECTChOA...针对黑猩猩优化算法存在全局搜索能力弱、寻优精度低、收敛速度慢等问题,提出一种混沌精英池协同教与学改进的黑猩猩优化算法(chimp optimization algorithm improved by the elite chaos pool collaborative teaching-learning,ECTChOA)。采用混沌精英池策略生成初始种群,增强初始解的质量和种群的多样性,为算法全局寻优奠定基础;引入自适应振荡因子平衡ChOA的全局探索和局部开发能力;结合教与学优化算法的教学阶段和粒子群优化算法的个体记忆思想优化种群位置更新过程,提高算法的寻优精度和收敛速度。仿真实验将ECTChOA与标准ChOA、其他元启发式优化算法和最新改进ChOA在12个基准测试函数下进行寻优对比,实验结果与Wilcoxon秩和检验p值结果均表明所提改进算法具有更高搜索精度、更快的收敛速度和更好的鲁棒性。另外,将ECTChOA应用于机械工程设计案例中,进一步验证ECTChOA在实际工程问题中的可行性和适用性。展开更多
针对黑猩猩优化算法(Chimp optimization algorithm,ChOA)存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优值问题,提出一种融合多策略的黄金正弦黑猩猩优化算法(Multi-strategy golden sine chimp optimization algorithm,IChOA).引入Halton序...针对黑猩猩优化算法(Chimp optimization algorithm,ChOA)存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优值问题,提出一种融合多策略的黄金正弦黑猩猩优化算法(Multi-strategy golden sine chimp optimization algorithm,IChOA).引入Halton序列初始化种群,提高初始化种群的多样性,加快算法收敛,提高收敛精度;考虑到收敛因子和权重因子对于平衡算法勘探和开发能力的重要作用,引入改进的非线性收敛因子和自适应权重因子,平衡算法的搜索能力;结合黄金正弦算法相关思想,更新个体位置,提高算法对局部极值的处理能力.通过对23个基准测试函数的寻优对比分析和Wilcoxon秩和统计检验以及部分CEC2014测试函数寻优结果对比可知,改进的算法具有更好的鲁棒性;最后,通过2个实际工程优化问题的实验对比分析,进一步验证了IChOA在处理现实优化问题上的优越性.展开更多
文摘针对黑猩猩优化算法存在全局搜索能力弱、寻优精度低、收敛速度慢等问题,提出一种混沌精英池协同教与学改进的黑猩猩优化算法(chimp optimization algorithm improved by the elite chaos pool collaborative teaching-learning,ECTChOA)。采用混沌精英池策略生成初始种群,增强初始解的质量和种群的多样性,为算法全局寻优奠定基础;引入自适应振荡因子平衡ChOA的全局探索和局部开发能力;结合教与学优化算法的教学阶段和粒子群优化算法的个体记忆思想优化种群位置更新过程,提高算法的寻优精度和收敛速度。仿真实验将ECTChOA与标准ChOA、其他元启发式优化算法和最新改进ChOA在12个基准测试函数下进行寻优对比,实验结果与Wilcoxon秩和检验p值结果均表明所提改进算法具有更高搜索精度、更快的收敛速度和更好的鲁棒性。另外,将ECTChOA应用于机械工程设计案例中,进一步验证ECTChOA在实际工程问题中的可行性和适用性。
文摘针对黑猩猩优化算法(Chimp optimization algorithm,ChOA)存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优值问题,提出一种融合多策略的黄金正弦黑猩猩优化算法(Multi-strategy golden sine chimp optimization algorithm,IChOA).引入Halton序列初始化种群,提高初始化种群的多样性,加快算法收敛,提高收敛精度;考虑到收敛因子和权重因子对于平衡算法勘探和开发能力的重要作用,引入改进的非线性收敛因子和自适应权重因子,平衡算法的搜索能力;结合黄金正弦算法相关思想,更新个体位置,提高算法对局部极值的处理能力.通过对23个基准测试函数的寻优对比分析和Wilcoxon秩和统计检验以及部分CEC2014测试函数寻优结果对比可知,改进的算法具有更好的鲁棒性;最后,通过2个实际工程优化问题的实验对比分析,进一步验证了IChOA在处理现实优化问题上的优越性.
