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基于差分进化与优胜劣汰策略的灰狼优化算法
被引量：
18
1
作者
朱海波
张勇
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期678-686,共9页
为了改善灰狼优化算法收敛速度慢、寻优精度低、易早熟等缺陷,提出1种改进的灰狼优化算法。在基本灰狼优化算法的基础上,引入差分进化机制生成1个变异种群,通过其动态缩放因子和交叉概率因子避免算法陷入局部最优。引入优胜劣汰的生物...
为了改善灰狼优化算法收敛速度慢、寻优精度低、易早熟等缺陷,提出1种改进的灰狼优化算法。在基本灰狼优化算法的基础上,引入差分进化机制生成1个变异种群,通过其动态缩放因子和交叉概率因子避免算法陷入局部最优。引入优胜劣汰的生物竞争淘汰策略,根据比较进化变异后狼群个体适应度值淘汰m只狼,同时随机生成与被淘汰狼数量相同的狼。采用典型的单峰与多峰函数对该文算法进行测试。仿真结果表明,该文算法的综合性能优于粒子群优化(PSO)和人工蜂群(ABC)等其他对比算法,提高了局部搜索的效率和精度。将该文算法应用于冷凝器实际控制参数整定优化问题中,并与遗传算法(GA)、PSO和工程整定(ZN)法进行比较。仿真结果表明,该文算法整定的参数输出响应的调整时间和上升时间减小,最大超调量降低且稳定性好。
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关键词
差分进化
优胜劣汰策略
灰狼优化算法
典型单多峰函数
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职称材料
题名
基于差分进化与优胜劣汰策略的灰狼优化算法
被引量：
18
1
作者
朱海波
张勇
机构
辽宁科技大学电子与信息工程学院
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期678-686,共9页
基金
国家自然科学基金(61473054)
文摘
为了改善灰狼优化算法收敛速度慢、寻优精度低、易早熟等缺陷,提出1种改进的灰狼优化算法。在基本灰狼优化算法的基础上,引入差分进化机制生成1个变异种群,通过其动态缩放因子和交叉概率因子避免算法陷入局部最优。引入优胜劣汰的生物竞争淘汰策略,根据比较进化变异后狼群个体适应度值淘汰m只狼,同时随机生成与被淘汰狼数量相同的狼。采用典型的单峰与多峰函数对该文算法进行测试。仿真结果表明,该文算法的综合性能优于粒子群优化(PSO)和人工蜂群(ABC)等其他对比算法,提高了局部搜索的效率和精度。将该文算法应用于冷凝器实际控制参数整定优化问题中,并与遗传算法(GA)、PSO和工程整定(ZN)法进行比较。仿真结果表明,该文算法整定的参数输出响应的调整时间和上升时间减小,最大超调量降低且稳定性好。
关键词
差分进化
优胜劣汰策略
灰狼优化算法
典型单多峰函数
Keywords
differential evolution
elimination strategy
gray wolf optimization alg
or
ithm
typical unimodal or multimodal benchmarks functions
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于差分进化与优胜劣汰策略的灰狼优化算法
朱海波
张勇
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
18
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