基于反向学习与动态记忆反馈的烟花算法

• 作者: 刘晓静 拱长青 李席广 韩守飞
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 烟花算法 反馈层 变化趋势 反向学习 基准函数
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 203-210
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 6450字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.12.037

摘要

针对烟花算法收敛速度慢和求解精度不高的问题,通过引入反向学习策略和动态记忆反馈的机制,提出一种优化算法.采用反向学习策略生成初始种群以保证群体的多样性,在原算法的结构中增加反馈层用于记忆上一代最优烟花的位置信息,并从反馈层记忆的信息中提取烟花位置信息变化趋势特征,从而动态更新下一次迭代的烟花种群.在10个典型基准测试函数中的仿真结果表明,与烟花算法、标准粒子群优化算法和增强烟花算法相比,该算法在收敛速度、计算精度以及稳定性方面性能更优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	拱长青	沈阳航空航天大学计算机学院	31	203	8.0	13.0
2	李席广	沈阳航空航天大学计算机学院	9	59	5.0	7.0
3	韩守飞	沈阳航空航天大学计算机学院	3	20	3.0	3.0
4	刘晓静	沈阳航空航天大学计算机学院	2	8	1.0	2.0