基于选择策略的简化蝗虫优化算法 |
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引用本文: | 王倩,李风军.基于选择策略的简化蝗虫优化算法[J].南京理工大学学报(自然科学版),2023(1):109-116. |
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作者姓名: | 王倩 李风军 |
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作者单位: | 宁夏大学数学统计学院 |
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摘 要: | 针对蝗虫优化算法(Grasshopper optimization algorithm, GOA)收敛速度慢、收敛精度不高的问题,提出基于选择策略的简化蝗虫优化算法(Simplified grasshopper optimization algorithm, SGOA)。首先运用选择策略处理初始种群,有助于快速缩小算法的搜索范围。其次通过选择策略将整个种群分为精英种群和一般种群,精英种群由当前最优蝗虫指导位置更新,有利于实现算法的趋优和加速;一般种群的位置更新取决于自身位置、精英种群及当前最优蝗虫位置,有利于保持算法的稳定。为验证SGOA求解高维复杂函数的广泛适用性,选取GOA、经典的粒子群优化算法(Particle swarm optimization, PSO)、高效的灰狼优化算法(Gray wolf optimization, GWO)以及鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm, WOA)作为SGOA的对比算法。以上5种算法求解9个标准测试函数的统计结果表明:SGOA的收敛精度、稳定性以及寻优成功率均显著高于其他算法。
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关 键 词: | 群体智能 蝗虫优化算法 选择策略 全局优化 标准测试函数 |
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