融合Jaya高斯变异的自适应乌鸦搜索算法

作     者：黄华娟 程前 韦修喜 于楚楚 HUANG Huajuan;CHENG Qian;WEI Xiuxi;YU Chuchu

作者机构：广西民族大学人工智能学院广西南宁530006 广西民族大学电子信息学院广西南宁530006 

出 版 物：《山东大学学报（工学版）》 (Journal of Shandong University（Engineering Science）)

年 卷 期：2023年第53卷第2期

页      面：11-22页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(62266007,61662005) 广西自然科学基金项目(2021GXNSFAA220068,2018GXNSFAA294068)。 

主　　题：乌鸦搜索算法 高斯变异 Jaya算法 工程优化 函数优化 

摘      要：针对标准乌鸦搜索算法存在收敛速度慢、寻优精度低、位置更新具有盲目性的不足,提出一种融合Jaya高斯变异的自适应乌鸦搜索算法(adaptive crow search algorithm with Jaya algorithm and Gaussian mutation,GMJCSA)。通过高斯变异优化全局最优个体和自适应步长的合理变化,提高算法的收敛能力和寻优精度。在引导者发现自己被跟随的情况下引入Jaya算法,克服位置更新具有盲目性的不足。将GMJCSA用于16个基准函数优化和减速器设计问题,与其他智能算法进行试验对比,GMJCSA能取得更好的解。试验结果表明,GMJCSA对于函数优化和减速器设计问题能够较好地寻优求解,总体性能良好。