引导小生境回溯优化算法

• 作者: 李峥 王鹏 邹锋 陈得宝
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 回溯搜索优化算法 引导机制 小生境技术 变异策略
• 年，卷（期）: 2017,（21）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 126-131
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 字数: 4456字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1605-0277

摘要

回溯搜索优化算法(BSA)是近年提出的一种新型优化算法,针对其收敛速度较慢、易陷于局部最优的缺点,提出了一种基于最优个体引导和小生境技术相结合的改进BSA算法.本方法首先在BSA的变异操作中引入向最优个体学习的策略,以提高算法的收敛速度;其次,设计一种新的小生境排挤技术,根据每个个体到其他个体距离的平均最小值确定小生境半径,排除部分相似性较高的个体;结合群体当前的最差信息,设计一种新的变异方法产生一定数量的新个体补充到新的种群中,维持群体数量的恒定并增强群体多样性.改进的BSA算法充分考虑了算法的收敛速度和群体的多样性,较大地提高了传统BSA算法的性能.对10个典型函数进行仿真测试,并与其他算法结果进行对比,实验结果表明,改进算法在收敛速度与精度方面具有较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李峥	淮北师范大学物理与电子信息学院	60	113	5.0	7.0
2	陈得宝	淮北师范大学物理与电子信息学院	94	286	8.0	13.0
3	邹锋	淮北师范大学物理与电子信息学院	20	24	3.0	4.0
4	王鹏	淮北师范大学物理与电子信息学院	2	3	1.0	1.0