一种自适应惯性权重的改进磷虾群算法

• 作者: 刘沛 郭伟 高岳林
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 磷虾群算法 全局优化 自适应 惯性权重
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机科学技术·信息工程
• 页码范围: 651-657
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2016.05.017

摘要

提出一种自适应惯性权重的磷虾群算法(AKH).通过理论论证,得出在采用线性递减的磷虾群算法求解全局优化问题的迭代过程中,出现大量无效迭代是受到惯性权重的影响;进而提出相关改进策略:在以目标函数作为适应度值的基础上,将种群粒子动态分为适应度值变差粒子和适应度值变优粒子两类,令适应度值变差粒子的惯性权重重置为零,从而消除惯性权重对算法当前迭代的不良影响,适应度值变优粒子的惯性权重保持不变;对算法中的步长缩放因子作非线性递减处理,进一步提升算法的全局探索能力.通过9个具有代表性的测试函数进行实验,将该算法与线性递减的粒子群算法(LPSO)、标准磷虾群算法(KH)和线性递减的磷虾群算法(LKH)作性能对比分析.实验表明,该算法能够有效地减少无效迭代次数,在全局探索性能和收敛稳定性方面有着显著优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高岳林	北方民族大学信息与系统科学研究所	146	1138	17.0	27.0
2	郭伟	北方民族大学信息与系统科学研究所	5	11	3.0	3.0
3	刘沛	北方民族大学信息与系统科学研究所	3	8	2.0	2.0