一种基于改进的磷虾群和粒子群的混合算法

被引：6

作者：

刘沛

高岳林

郭伟

机构：

[1] 北方民族大学信息与系统科学研究所

来源：

河南师范大学学报(自然科学版) | 2017年 / 45卷 / 02期

关键词：

磷虾群算法; 非线性递减; 粒子群算法; 双子种群并行策略; 自然选择;

D O I：

10.16366/j.cnki.1000-2367.2017.02.021

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对基本磷虾群(KH)算法在求解高位复杂优化问题时容易陷入局部最优、求解精度低等缺点,提出了一种基于改进的磷虾群和粒子群的混合算法(AIPSOKH).该算法首先对KH算法中的觅食权重和诱导权重采用非线性递减策略,然后将其与惯性权重线性递减的粒子群算法(LDWPSO)混合,采用双子种群同时计算的并行策略进行迭代计算,借鉴自然选择中适者生存的进化机制提升母种群中个体的质量,以此来避免算法陷入局部最优,并提升其求解精度.最后通过8个标准测试函数的对比实验表明,在全局搜索能力和求解精度上与提到的2种算法相比都有着显著优势.

引用

页码：119 / 124

页数：6

共 6 条

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