混合改进搜索策略的鸡群优化算法

• 作者: 叶春明 郑军 黄霞
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 群体智能 鸡群算法 动态惯性策略 惯性权重
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 176-181
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5309字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1610-0126

摘要

针对鸡群算法易陷入局部最优和出现早熟收敛的情况,提出一种混合改进搜索策略的鸡群优化算法.该算法通过种内和种间竞争,确定子群规模及等级次序,子群角色通过竞争繁殖进行动态更新.种群进化寻优中引入全局最优引导策略和动态惯性策略,个体的寻食学习通过动态惯性策略进行自我调整,并同时接受子群与种群中的最优个体引导,以平衡局部搜索和全局搜索之间的关系.仿真实验结果表明,与基本鸡群算法和粒子群算法等相比,改进后的鸡群算法能有效提高算法的收敛精度和收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶春明	上海理工大学管理学院	425	3663	28.0	42.0
2	郑军	上海理工大学管理学院	4	21	3.0	4.0