一种基于正向学习和反向学习的改进鸡群算法

• 作者: 张慕雪 张达敏 朱陈柔玲 杨菊蜻
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 鸡群算法 正向学习 反向学习
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 22-27
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文

摘要

针对标准的鸡群算法容易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于正向学习和反向学习的改进鸡群算法.公鸡粒子在每次迭代中向最优粒子正向学习,使算法迅速进入最有希望的区域寻找食物;而在算法陷入局部最优解时向最差粒子反向学习以跳出局部最优.通过对6个典型的基准测试函数的仿真表明,改进算法具有较强的全局搜索能力,同时寻优精度和收敛速度比原算法也有较大的提高.尤其是在处理高维函数问题上,改进算法表现出了较强的优势.

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	朱陈柔玲	贵州大学大数据与信息工程学院	6	50	4.0	6.0