融合信息反馈共享与蜉蝣搜索机制的樽海鞘群算法

作     者：李克文 耿文亮 张敏 王晓晖 柯翠虹 Li Kewen;Geng Wenliang;Zhang Min;Wang Xiaohui;Ke Cuihong

作者机构：中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院山东青岛266580 

出 版 物：《计算机应用研究》 (Application Research of Computers)

年 卷 期：2023年第40卷第3期

页      面：696-703,724页

学科分类：08[工学] 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：国家自然科学基金重大项目(51991365) 山东省自然科学基金资助项目(ZR2021MF082)。 

主　　题：樽海鞘群算法 群智能优化算法 混沌映射 反馈机制 蜉蝣算法 

摘      要：针对樽海鞘群算法(SSA)收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了一种融合信息反馈共享与蜉蝣搜索机制的改进樽海鞘群算法。使用Piecewise映射的方法进行种群初始化,使初始樽海鞘种群更均匀的覆盖可行域空间;采用信息共享机制,提出辅助领导者策略,改进领导者位置更新公式,增强全局搜索能力;利用进化学说以及正负反馈调节的思想,通过变异操作和自然选择原则选取更优领导者,从而提高搜索精度;最后,提出蜉蝣搜索机制,选取蜉蝣算法的交配公式,优化追随者位置迭代公式,使算法在后期更快收敛。通过在12个基准测试函数的多个维度以及17个CEC测试函数的实验,证明了改进樽海鞘群算法的综合性能,并通过消融实验验证了改进策略的有效性,实验结果表明,改进算法在收敛速度以及搜索精度上具有明显的优势。