一种基于禁忌策略的混合优化算法

• 作者: 亓晋 印溪 许斌
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 综合学习粒子群算法 禁忌搜索 高斯分布 参数自适应 协方差矩阵自适应进化策略
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 46-50,55
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5121字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.02.011

摘要

为了提升综合学习粒子群算法(Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization,CLPSO)的后期收敛能力,提出一种基于禁忌策略的混合优化算法,记为CLPSO+Tabu(CMA-ES).算法以禁忌搜索算法为后续搜索操作,对综合学习粒子群算法进行改进.同时将协方差矩阵自适应进化策略(Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy,CMA-ES)引入禁忌搜索算法,以高斯分布为基础,以CMA-ES策略引导邻域结构的分布,构造新型自适应邻域结构,指导禁忌搜索算法中候选解的选取,从而解决综合学习粒子群算法在收敛精度低的问题,极大改善了求解效果.针对26个标准测试函数的实验结果表明,与CLPSO相比,CLPSO+Tabu(CMA-ES)算法在绝大多数函数上具有更好的收敛效果.针对其中6个优化问题,CLPSO+Tabu (CMA-ES)更是有至少一个数量级的改进.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许斌	南京邮电大学物联网学院	22	68	5.0	6.0
2	亓晋	南京邮电大学物联网学院	20	85	5.0	7.0
3	印溪	南京邮电大学自动化学院	2	7	2.0	2.0