基于精英反向学习的逐维改进蜻蜓算法

• 作者: 何庆 王旭 黄闽茗
• 来源期刊: 南京师大学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 蜻蜓算法 精英反向学习 函数优化 维间干扰
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 全国机器学习会议论文专栏
• 页码范围: 65-72
• 页数: 8页
• 分类号: TP301
• 字数: 5757字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4616.2019.03.009

摘要

针对蜻蜓算法(DA)寻优精度不高、收敛速度慢及后期搜索活力不足等问题,提出了基于精英反向学习的逐维改进蜻蜓算法(EDDA).首先,利用精英反向学习策略初始化种群,以增强种群多样性,提高搜索效率;其次,利用逐维更新策略对蜻蜓个体进行更新,减少维间干扰,有效提高了算法的寻优能力;最后,充分利用当前解的信息双向搜索,提升了解的搜索活力.通过9个测试函数的实验结果表明,该算法相比较于标准蜻蜓算法,寻优精度更高、收敛速度更快及后期搜索活力更强,与其他改进算法相比也具有一定的竞争优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王旭	贵州大学大数据与信息工程学院	47	189	7.0	11.0
5	何庆	贵州大学大数据与信息工程学院	34	203	5.0	13.0
9	黄闽茗	贵州大学大数据与信息工程学院	4	0	0.0	0.0