基于元胞自动机的动态回溯搜索优化算法
Dynamic backtracking search optimization algorithm based on cellular automata
贵州大学 大数据与信息工程学院, 贵阳 550025
摘要
针对传统回溯搜索优化算法存在收敛速度慢、搜索精度不高等问题,提出了一种基于元胞自动机和正交实验设计的改进算法。首先将正交实验设计方法引入算法的交叉算子中,得出具有代表性的优质子代个体;然后在元胞自动机邻居模型的基础上,对个体展开领域内多父代正交交叉操作,提高算法的开采能力和搜索效率;最后对参与交叉的种群引入动态优秀个体比例权重进行选择更新,并采用新的动态变异方程,平衡算法的全局搜索和局部搜索能力。通过对12个标准测试函数进行仿真实验,并与其他六种表现良好的算法进行比较,结果表明,改进的算法在收敛速度以及寻优精度方面都具有明显优势。
基金项目
贵州省自然科学基金资助项目(黔科合基础[2017]1047号)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0520
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 446-451
文章编号: 1001-3695(2020)02-027-0446-06
发布历史
[2020-02-05] 印刷出版
引用本文
杨军, 张达敏, 潘志远, 等. 基于元胞自动机的动态回溯搜索优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (2): 446-451. (Yang Jun, Zhang Damin, Pan Zhiyuan, et al. Dynamic backtracking search optimization algorithm based on cellular automata [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (2): 446-451. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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