反向自适应高斯变异的人工鱼群算法

• 作者: 姚凌波 戴月明 王艳
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人工鱼群算法 自适应 高斯变异 反向解
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 179-185
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 6518字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1607-0192

摘要

针对人工鱼群算法存在易陷入局部最优、鲁棒性差以及寻优精度低的问题,提出了反向自适应高斯变异的人工鱼群算法.改进后的算法引入了反向解,根据反向解调整人工鱼的移动方向以及位置,从而提供更多的机会发掘潜在的较优空间,使人工鱼群快速跳出局部最优,从全局角度提升算法的搜索性能.同时提出了一种非线性自适应视野步长策略,更好地平衡了全局搜索与局部搜索之间的关系.为了增加鱼群的多样性,降低人工鱼陷入早熟的可能性,提出了一种最优解引导的高斯变异机制.仿真实验结果表明,该算法能有效地提高人工鱼群的寻优精度、寻优质量及鲁棒性,并且避免了人工鱼群过早收敛.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王艳	江南大学物联网工程学院	110	475	10.0	14.0
2	戴月明	江南大学物联网工程学院	52	301	10.0	13.0
3	姚凌波	江南大学物联网工程学院	2	10	1.0	2.0