基于Powell搜索的混沌鸡群优化算法

• 作者: 何锐亮 张慕雪 张达敏 杨菊蜻
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 鸡群优化算法 Logistic混沌映射 Limit阈值 Powell搜索
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 页码范围: 78-82
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

摘要

针对传统鸡群优化算法(CSO)易陷入局部极值且容易早熟收敛的缺陷,提出了一种混合改进的鸡群优化算法(Powell-LCSO).首先,改进算法利用Logistic混沌映射对种群进行初始化,使得种群较好的分布在解空间中;其次,对鸡群中占据重要地位的母鸡的位置更新方式进行了改进;最后,通过引入Limit阈值判断算法是否陷入局部极值,并利用Powell搜索对全局最优个体进行局部搜索,避免了算法的过早收敛,提高其跳出局部最优的能力.通过实验表明,改进后的鸡群优化算法具有较好寻优精度和收敛效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张达敏	贵州大学大数据与信息工程学院	80	398	8.0	17.0
2	张慕雪	贵州大学大数据与信息工程学院	8	61	5.0	7.0
3	杨菊蜻	贵州大学大数据与信息工程学院	8	60	5.0	7.0
4	何锐亮	贵州大学大数据与信息工程学院	2	11	2.0	2.0