基于停滞检测的双向搜索灰狼优化算法
Bidirectional search grey wolf optimizer based on stagnation detection
桂林理工大学 信息科学与工程学院, 广西 桂林 541004
摘要
针对灰狼优化算法(GWO)易陷入局部最优、收敛速度低的问题,提出了一种基于停滞检测的双向搜索灰狼优化算法(DBGWO)。为了提升初始种群的质量,引入了Bernoulli shift映射;为了充分利用GWO特有的头狼机制,实现整体提升算法性能的目的,提出一种双向搜索策略;为了提升算法跳出局部最优的能力、增加算法的收敛速度,提出一种停滞检测机制,针对算法是否有陷入局部最优风险的判断,狼群会采取相应的措施改变当前状态。通过对23个基准测试函数进行仿真实验结果表明,所提算法在求解多峰函数问题上效果显著,同时在求解最优解非0点的函数问题上表现也较为优越。将该算法用于求解多阈值图像分割问题,解决了用Kapur熵法计算多阈值时耗时过长的问题。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(52178468)
广西自然科学基金联合资助培育项目(2019GXNSFAA245037)
广西青年创新人才科研专项资助项目(桂科AD19245012)
广西“嵌入式技术与智能系统”重点实验室开放基金资助项目(2019-02-08)
桂林理工大学博士启动基金资助项目(GUTQGJJ2019042,GUTQDJJ2019041)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.11.0609
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1725-1730
文章编号: 1001-3695(2022)06-021-1725-06
发布历史
[2022-01-17] 优先出版
[2022-06-05] 印刷出版
引用本文
张大明, 徐嘉庆, 赵彦清, 等. 基于停滞检测的双向搜索灰狼优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (6): 1725-1730. (Zhang Daming, Xu Jiaqing, Zhao Yanqing, et al. Bidirectional search grey wolf optimizer based on stagnation detection [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (6): 1725-1730. )
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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