《计算机应用研究》|Application Research of Computers

一种改进的樽海鞘群算法

Improved salp swarm algorithm

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作者 陈连兴,牟永敏
机构 北京信息科技大学 网络文化与数字传播北京市重点实验室;北京信息科技大学 计算机学院
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摘要 针对樽海鞘群算法在对函数优化问题求解上,出现的求解精度不高,收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的群海鞘群算法。对于领导者引入加权重心,取代最优个体位置,防止过早聚集在最优个体附近。对于追随者引入自适应惯性权重,平衡算法的全局搜索和局部寻优能力。最后对于个体进行逐维随机差分变异,减少维间干扰,提高了种群的多样性。仿真实验结果表明改进的樽海鞘群算法在均值、标准差和收敛曲线优于标准樽海鞘群算法和其他改进算法。说明了改进后的算法提高了寻优性能,有较高的求解精度和较快的收敛速度。
关键词 樽海鞘群算法;加权重心;逐维变异;惯性权重;函数优化
基金项目 北京市自然科学基金资助项目(Z160002)
网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题(5221935409)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2021-06-032.html
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中图分类号 TP301
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