自适应的并行天牛须优化算法

作     者：王辰龑 刘轩 超木日立格 

作者机构：民族语言智能分析与安全治理教育部重点实验室 中央民族大学信息工程学院 

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

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 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）] 

基　　金：北京市科技计划资助项目(Z231100001723002) 

主　　题：天牛须优化算法 演化计算 并行计算 自适应 步长 

摘      要：为提高天牛须搜索算法(beetle antennae search algorithm,BAS)寻优能力,提出一种自适应的并行天牛须优化算法(adaptive and parallel beetle antennae optimization algorithm,APBAO),该算法将BAS中的单只迭代体进化为并行的多只迭代体,尽可能扩大解空间的搜索范围;提出精英天牛的概念实现算法自适应,提高算法精度。为验证算法的性能,使用多个标准测试函数进行测试,将APBAO与BAS、粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)和蚁群优化算法(ant colony optimization,ACO)进行比较。试验结果表明,与BAS相比,APBAO的性能提高了97.39%,与PSO和ACO相比分别提高了84.46%和86.98%。所提出方法可以有效避免目标函数陷入局部最小值,拥有更好的性能和更强的寻优能力。