基于折射反向学习机制的樽海鞘群算法
作者机构：昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室 昆明理工大学信息工程与自动化学院
出 版 物：《小型微型计算机系统》 (Journal of Chinese Computer Systems)
年 卷 期：2023年
学科分类：08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0811[工学-控制科学与工程]
基 金：国家自然科学地区基金项目(32060193)资助 云南省基础研究计划面上项目（202101AT070082）资助
摘 要：由于樽海鞘群算法(SSA)容易陷入局部最优，导致算法收敛能力较差，为了提高算法的搜索性能，本文提出了一种基于折射反向学习的樽海鞘群算法rOSSA.算法根据折射反向学习在解空间中获得反向解，使搜索代理获得更多选择机会，增加算法找到更优解的可能性.此外，在折射反向学习中引入概率扰动机制，通过概率扰动机制使搜索代理在迭代后期能够跳出局部最优，从而增强算法的全局搜索能力.最后，通过9个单峰、多峰、复合测试函数和一个工程计算问题将rOSSA与近年提出的一些主流算法进行比较，实验结果有效证明了本文改进算法的有效性.
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