混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法

作     者：何庆 林杰 徐航 HE Qing;LIN Jie;XU Hang

作者机构：贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025 贵州大学贵州省公共大数据重点实验室贵阳550025 

出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)

年 卷 期：2021年第36卷第7期

页      面：1558-1568页

核心收录：

学科分类：0820[工学-石油与天然气工程] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 081202[工学-计算机软件与理论] 

基　　金：贵州省科技计划重大专项项目(黔科合重大专项字3002,黔科合重大专项字3022) 贵州省公共大数据重点实验室开放课题(2017BDKFJJ004) 贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔科合KY字124) 贵州大学培育项目(黔科合平台人才5788)。 

主　　题：蝗虫优化算法 粒子群算法 柯西变异 均匀分布 反向学习 时间复杂度 统计检验 

摘      要：由于位置更新公式存在局部开发能力较强而全局探索能力较弱的缺陷,导致蝗虫优化算法(GOA)易陷入局部最优以及早熟收敛,对此,提出一种混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法(HCUGOA).受柯西算子和粒子群算法的启发,提出具有分段思想的位置更新方式以增加种群多样性,增强全局探索能力;将柯西变异算子与反向学习策略相融合,对最优位置即目标值进行变异更新,提高算法跳出局部最优的能力;为了更好地平衡全局探索与局部开发,将均匀分布函数引入非线性控制参数c,构建新的随机调整策略.通过对12个基准函数和CEC2014函数进行仿真实验以及Wilcoxon秩和检验的方法来评估改进算法的寻优能力,实验结果表明,HCUGOA算法在收敛精度和收敛速度等方面都得到极大的改进.