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多子群的共生非均匀高斯变异樽海鞘群算法

自动化学报 2022年第5期48卷 1307-1317页

作者：陈忠云张达敏辛梓芸贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025

针对樽海鞘群算法求解精度不高和收敛速度慢等缺点,提出一种多子群的共生非均匀高斯变异樽海鞘群算法.根据不同适应度值将樽海鞘链群分为三个子种群,各个子种群分别进行领导者位置更新、追随者共生策略和链尾者非均匀高斯变异等操作.使... 详细信息

针对樽海鞘群算法求解精度不高和收敛速度慢等缺点,提出一种多子群的共生非均匀高斯变异樽海鞘群算法.根据不同适应度值将樽海鞘链群分为三个子种群,各个子种群分别进行领导者位置更新、追随者共生策略和链尾者非均匀高斯变异等操作.使用统计分析、收敛速度分析、Wilcoxon检验、经典基准函数和CEC 2014函数的标准差来评估改进樽海鞘群算法的效率.结果表明,改进算法具有更好的寻优精度和收敛速度.尤其在求解高维和多峰测试函数上,改进算法拥有更好性能.

关键词：樽海鞘群算法多子群共生策略非均匀高斯变异函数优化

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改进萤火虫算法及其收敛性分析

系统工程与电子技术 2022年第4期44卷 1291-1300页

作者：张大力夏红伟张朝兴马广程王常虹哈尔滨工业大学航天学院黑龙江哈尔滨150001 上海航天控制技术研究所上海201109

萤火虫算法因具有结构简单、控制参数少、易于实现的特点而得到广泛的关注和应用,但其易陷入局部最优导致过早收敛,从而影响寻优精度。针对这一问题,本文在位置更新规则中加入随机扰动因子,并剔除了冗余的随机项,以提高算法搜索能力;引... 详细信息

萤火虫算法因具有结构简单、控制参数少、易于实现的特点而得到广泛的关注和应用,但其易陷入局部最优导致过早收敛,从而影响寻优精度。针对这一问题,本文在位置更新规则中加入随机扰动因子,并剔除了冗余的随机项,以提高算法搜索能力;引入位置置换变异和差分进化算法中的最优变异策略,在保持种群多样性的同时,增强算法跳出局部最优的能力。采用马尔可夫过程证明了算法以概率1收敛到全局最优。利用基准函数和装箱问题对算法进行仿真测试,结果表明,改进后的算法能够有效跳出局部最优,对给出的所有问题均能找到理论最优解,寻优精度和成功率有明显提升。

关键词：萤火虫算法随机扰动变异策略马尔可夫过程函数优化装箱问题

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使用高斯分布估计策略的改进樽海鞘群算法

系统工程与电子技术 2022年第7期44卷 2229-2240页

作者：汤安迪韩统徐登武周欢谢磊空军工程大学航空工程学院陕西西安710038 空军工程大学研究生院陕西西安710038 中国人民解放军94855部队浙江衢州324000

针对樽海鞘群算法在求解复杂优化问题时存在种群多样性减弱、易于陷入局部最优等不足,提出了一种使用高斯分布估计策略的改进樽海鞘群算法(salp swarm algorithm using elite pool strategy and Gaussian distribution estimation strat... 详细信息

针对樽海鞘群算法在求解复杂优化问题时存在种群多样性减弱、易于陷入局部最优等不足,提出了一种使用高斯分布估计策略的改进樽海鞘群算法(salp swarm algorithm using elite pool strategy and Gaussian distribution estimation strategy,GDESSA)。首先提出一种精英池选择策略,领导者位置在每次更新时随机从精英池中选择一个个体作为食物源,增强领导者的探索能力,丰富种群多样性。其次利用高斯分布估计策略对追随者公式进行改进,通过拟合优势群体信息,修正种群进化方向,增强算法的寻优能力。使用CEC2017测试函数对改进算法进行测试,并通过统计分析、收敛性分析、稳定性分析、Wilcoxon检验、Friedman检验、Iman-Davenport检验评估改进算法性能。仿真结果表明:本文提出的改进策略能有效提高算法性能;提出的改进算法相比其他算法,具有更快的收敛速度和更好的收敛精度。

关键词：樽海鞘群算法高斯分布估计精英池函数优化

基于Iterative映射和非线性拟合的鲸鱼优化算法

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重庆大学学报 2023年第8期46卷 120-131页

作者：李赛宇鞠传香丁航奇山东理工大学计算机科学与计算学院山东淄博255000

为解决鲸鱼优化算法中收敛速度慢和寻优精度低等问题,提出一种基于Iterative映射和非线性拟合的鲸鱼优化算法(NWOA)。首先,该算法利用了Iterative映射对鲸鱼种群初始化,保证初始种群的多样性;其次,采用非线性拟合的策略对收敛因子和惯... 详细信息

为解决鲸鱼优化算法中收敛速度慢和寻优精度低等问题,提出一种基于Iterative映射和非线性拟合的鲸鱼优化算法(NWOA)。首先,该算法利用了Iterative映射对鲸鱼种群初始化,保证初始种群的多样性;其次,采用非线性拟合的策略对收敛因子和惯性权重进行改进,以平衡算法的全局勘测能力和局部开发能力。通过对13种函数进行仿真实验,从均方差和平均值的角度分析,改进后算法寻优精度显著提高,且稳定性较强。实验结果表明NWOA与传统的鲸鱼优化算法相比,收敛速度明显加快。

关键词：鲸鱼优化算法 Iterative映射非线性拟合函数优化

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基于改进萤火虫算法的有限元模型修正

工程力学 2022年第7期39卷 1-9页

作者：刘纲陈奇雷振博熊军山地城镇建设与新技术教育部重点实验室(重庆大学) 重庆400045 重庆大学土木工程学院重庆400045 中铁十一局集团第五工程有限公司重庆400037

针对标准萤火虫算法后期收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优解的问题,提出了参数自适应策略的改进萤火虫算法,建立了基于改进萤火虫算法的有限元模型修正方法。通过隔代随机吸引度因子扩大了算法搜索路径,提升了算法遍历性,避免计... 详细信息

针对标准萤火虫算法后期收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优解的问题,提出了参数自适应策略的改进萤火虫算法,建立了基于改进萤火虫算法的有限元模型修正方法。通过隔代随机吸引度因子扩大了算法搜索路径,提升了算法遍历性,避免计算陷入局部最优;通过自适应步长因子使得算法寻优过程中能随迭代次数逐渐减少随机搜索范围,从而提高收敛速度。单、多峰测试函数计算结果表明,改进算法显著提高了收敛速率与收敛精度;简支梁数值算例与某刚构桥实桥有限元模型修正结果表明,简支梁参数最大误差由初始的66.7%降低至修正后的1.08%,刚构桥频率最大误差由14.47%降低至3.25%。所提方法具有良好的更新精度,适用于大型复杂结构的有限元模型修正。

关键词：有限元模型模型修正萤火虫算法自适应参数函数优化

人群搜索和樽海鞘群的混合算法优化PID参数

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系统仿真学报 2022年第6期34卷 1230-1246页

作者：段绍米罗会龙刘海鹏昆明理工大学建筑工程学院云南昆明650500 昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500

为解决在优化全局时人群搜索优化算法(seeker optimization algorithm,SOA)容易过早收敛的问题,提出了一种新的基于人群搜索和樽海鞘群(salp swarm algorithm,SSA)的SOA-SSA混合算法。基于双种群进化策略,种群中的部分个体由人群搜索优... 详细信息

为解决在优化全局时人群搜索优化算法(seeker optimization algorithm,SOA)容易过早收敛的问题,提出了一种新的基于人群搜索和樽海鞘群(salp swarm algorithm,SSA)的SOA-SSA混合算法。基于双种群进化策略,种群中的部分个体由人群搜索优化算法进化,其余个体由樽海鞘群算法进化。SOA和SSA的个体都使用信息共享机制实现协同进化,增加了种群的多样性,避免了算法过早收敛。实验结果表明:该算法在高维函数和PID参数优化方面都是可行的。与其他算法相比,SOA-SSA算法的收敛速度快、精度高、鲁棒性强,有更好的优化性能。

关键词：混合人群搜索算法樽海鞘群算法函数优化 PID参数优化

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基于混合策略改进的花朵授粉算法

计算机应用研究 2022年第2期39卷 361-366页

作者：李克文梁永琪李绍辉中国石油大学(华东)计算机与技术学院山东青岛266580

针对传统花朵授粉算法(FPA)在解决复杂问题时搜索精度低和收敛速度慢等问题,提出了一种基于混合策略改进的花朵授粉算法(HSFPA)。采用自适应转换概率策略改进转换概率,动态平衡全局授粉和局部授粉之间的关系;在全局授粉阶段,提出一种动... 详细信息

针对传统花朵授粉算法(FPA)在解决复杂问题时搜索精度低和收敛速度慢等问题,提出了一种基于混合策略改进的花朵授粉算法(HSFPA)。采用自适应转换概率策略改进转换概率,动态平衡全局授粉和局部授粉之间的关系;在全局授粉阶段,提出一种动态全局搜索策略,既可以加快算法收敛速度,又能增加花粉种群的多样性,防止花粉陷入局部最优;局部搜索增强策略使得花粉能够充分开发当前优质花粉周围的搜索空间,提高收敛精度;花粉越界修正策略进一步加强了算法的探索能力。通过对10个基准函数进行仿真测试,实验结果表明,HSFPA算法在搜索速度和寻优精度方面具有更好的效果。

关键词：群智能算法花朵授粉算法转换概率函数优化多策略

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融合正余弦策略的算术优化算法

计算机工程与科学 2023年第7期45卷 1320-1330页

作者：黄学雨罗华江西理工大学软件工程学院江西南昌330013 南昌市虚拟数字工程与文化传播重点实验室江西南昌330013 江西理工大学信息工程学院江西赣州341000

针对算术优化算法存在的求解精度低、收敛速度慢和容易陷入局部最优等缺陷,提出一种融合正弦余弦策略的算术优化算法。根据个体适应度的变化信息自适应调整数学优化器加速函数MOA,平衡算法的全局探索和局部开发能力;将改进后的正弦余弦... 详细信息

针对算术优化算法存在的求解精度低、收敛速度慢和容易陷入局部最优等缺陷,提出一种融合正弦余弦策略的算术优化算法。根据个体适应度的变化信息自适应调整数学优化器加速函数MOA,平衡算法的全局探索和局部开发能力;将改进后的正弦余弦算法引入算法的局部开发阶段,增加迭代后期种群多样性,避免算法陷入局部最优,有效提升算法的求解精度和收敛速度。在14个基准测试函数上的仿真实验结果表明,改进算法在求解精度、收敛速度和鲁棒性方面均有明显提升。最后将改进算法用于支持向量机SVM参数优化,并建立学生知识水平预测模型,进一步验证了算法的实用性和优越性。

关键词：算术优化算法自适应正弦余弦算法函数优化

一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法

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北京航空航天大学学报 2021年第12期47卷 2579-2593页

作者：张可为赵晓林何利李宗哲空军工程大学装备管理与无人机工程学院西安710051 空军工程大学研究生院西安710051 中国人民解放军西安飞行学院西安710306

在群智能算法的改进中,常利用优秀个体加速算法收敛,但对其依赖过度会导致种群多样性和算法全局收敛性下降的现象。对此,提出一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法。首先,在个体更新阶段不仅引入优秀个体加速收敛,并且... 详细信息

在群智能算法的改进中,常利用优秀个体加速算法收敛,但对其依赖过度会导致种群多样性和算法全局收敛性下降的现象。对此,提出一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法。首先,在个体更新阶段不仅引入优秀个体加速收敛,并且通过普通个体对优秀个体的影响进行适当平衡,因此,优秀个体与普通个体的信息都能得到利用,进而种群多样性和算法全局收敛性得到提升。其次,通过对等级更新参数进行动态优化,加强了种群等级更新机制对算法收敛的促进作用。最后,经过时间复杂度与收敛性分析,证明了改进算法仍具有简单性和全局收敛性。仿真结果表明:所提出的改进算法较其他对比算法在寻优精度、寻优成功率和收敛速度等方面都具有明显优势。

关键词：鸡群算法 X-best引导动态等级更新收敛性分析函数优化