一种基于自适应动态惯性权重加压缩因子的人工藻算法

• 作者: 周文 徐昌 瞿佳 胡伟
• 来源期刊: 安徽师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 人工藻算法 自适应动态惯性权重 压缩因子
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 538-543
• 页数: 6页
• 分类号: O232
• 字数: 4439字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14182/J.cnki.1001-2443.2017.06.005

摘要

针对标准的人工藻算法(AAA)会由于参数选取不当等原因导致过早收敛和易陷入局部最优解等问题,本文提出一种自适应动态惯性权重(SW)加压缩因子(CF)的人工藻算法(CFSWAAA).为了平衡算法的全局探索和局部改良能力,自适应动态惯性权重被引入到人工藻算法中:为了控制和约束人工藻位置的移动距离,压缩因子被引入到人工藻算法的位置更新中,从而提高算法的收敛速度.最后文章利用4个标准测试函数对改进的算法进行了仿真测试.仿真结果表明,基于自适应动态惯性权重加压缩因子的人工藻算法相比现有的其他四种算法具有较高的优化性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周文	安徽师范大学数学计算机科学学院	33	56	5.0	6.0
2	瞿佳	安徽师范大学数学计算机科学学院	3	1	1.0	1.0
3	胡伟	安徽师范大学数学计算机科学学院	6	11	2.0	3.0
4	徐昌	安徽师范大学数学计算机科学学院	2	0	0.0	0.0