融合信息反馈共享与蜉蝣搜索机制的樽海鞘群算法
Salp swarm algorithm combining information feedback sharing and mayfly search mechanism
中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院, 山东 青岛 266580
摘要
针对樽海鞘群算法(SSA)收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了一种融合信息反馈共享与蜉蝣搜索机制的改进樽海鞘群算法。使用Piecewise映射的方法进行种群初始化,使初始樽海鞘种群更均匀的覆盖可行域空间;采用信息共享机制,提出辅助领导者策略,改进领导者位置更新公式,增强全局搜索能力;利用进化学说以及正负反馈调节的思想,通过变异操作和自然选择原则选取更优领导者,从而提高搜索精度;最后,提出蜉蝣搜索机制,选取蜉蝣算法的交配公式,优化追随者位置迭代公式,使算法在后期更快收敛。通过在12个基准测试函数的多个维度以及17个CEC测试函数的实验,证明了改进樽海鞘群算法的综合性能,并通过消融实验验证了改进策略的有效性,实验结果表明,改进算法在收敛速度以及搜索精度上具有明显的优势。
基金项目
国家自然科学基金重大项目(51991365)
山东省自然科学基金资助项目(ZR2021MF082)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.07.0363
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 696-703,724
文章编号: 1001-3695(2023)03-009-0696-08
发布历史
[2022-10-14] 优先出版
[2023-03-05] 印刷出版
引用本文
李克文, 耿文亮, 张敏, 等. 融合信息反馈共享与蜉蝣搜索机制的樽海鞘群算法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (3): 696-703,724. (Li Kewen, Geng Wenliang, Zhang Min, et al. Salp swarm algorithm combining information feedback sharing and mayfly search mechanism [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (3): 696-703,724. )
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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