具有学习机制的正弦余弦算法

• 作者: 方旭阳 武相军 游大涛
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 正弦余弦算法 精英反向学习 群体智能 反思学习
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 809-813
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0620

摘要

针对标准正余弦算法在求解函数优化问题时易陷入局部最优、收敛精度较差等问题,提出了一种具有学习机制的正弦余弦算法.该算法引入精英反向学习策略构造精英及反向群体,对其混合群体进行择优保留,从而优化了种群中的个体位置,提高了算法的寻优精度;同时,利用个体的反思学习能力防止个体盲目地向当前最优解学习,使算法停滞在局部最优,从而有效地避免了算法的未成熟收敛.在13个标准测试函数上进行仿真实验,实验结果证明,该算法相比于对比算法具有较强的鲁棒性和函数优化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武相军	河南大学软件学院	12	37	4.0	5.0
2	游大涛	河南大学软件学院	5	4	1.0	1.0
3	方旭阳	河南大学软件学院	1	0	0.0	0.0