一种基于改进的磷虾群和粒子群的混合算法

• 作者: 刘沛 郭伟 高岳林
• 来源期刊: 河南师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 改进的粒子群优化算法研究专题
• 页码范围: 119-124
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.16366/j.cnki.1000-2367.2017.02.021

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.

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		146	1138	17.0	27.0
2	郭伟		5	11	3.0	3.0
3	刘沛		3	8	2.0	2.0