基于文化算法的改进遗传人工鱼群优化算法

• 作者: 刘全明 张虎 贺剑强
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人工鱼群算法 文化算法 并行演化 优化
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 308-316
• 页数: 9页
• 分类号: TP18|TP301.6
• 字数: 6601字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2018.02.008

摘要

针对人工鱼群算法精度不高,后期收敛速度慢等缺点,文章提出了一种基于文化算法框架的遗传人工鱼群优化算法.该算法利用文化算法框架,建立了遗传算法优化的信仰空间和人工鱼群算法优化的种群空间,两个空间并行演化,同时通过接受函数和影响函数相互促进,克服了人工鱼群算法易陷入局部极值导致后期收敛速度慢和精度不高的缺点.通过对4个基准测试函数进行求解,表明了该算法相比基本鱼群算法在求解过程中精度更高,鲁棒性更强,收敛速度更快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张虎	山西大学计算机与信息技术学院	33	139	8.0	11.0
2	刘全明	山西大学计算机与信息技术学院	15	45	3.0	6.0
3	贺剑强	山西大学计算机与信息技术学院	1	1	1.0	1.0