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摘要:
蝗虫算法(Grasshopper optimization algorithm,GOA),是一种以蝗虫群体行为为理论基础的新群智能算法,其性能优越,但仍然存在求解精度不高,收敛速度慢,陷入局部最优的不足.为了提高蝗虫算法的求解精度和收敛速度,减低其搜索盲目性,提出了一种基于差分进化改进的蝗虫优化算法(DE-GOA).在蝗虫算法的迭代后期,加入差分进化策略增加种群多样性,提高整个算法的全局寻优能力.最后将改进的差分进化蝗虫算法与基本蝗虫算法GOA,PSO算法,GA算法,FPA算法,FA算法,BA算法在11个标准测试函数进行寻优实验对比,实验结果表明DE-GOA算法相比其他算法具有明显的优势.
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文献信息
篇名 基于差分进化改进的蝗虫优化算法
来源期刊 自动化技术与应用 学科 工学
关键词 蝗虫算法 差分进化 迭代寻优 函数优化 种群多样性
年,卷(期) 2022,(3) 所属期刊栏目 控制理论与应用|Control Theory and Applications
研究方向 页码范围 12-16
页数 5页 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-7241.2022.03.003
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
蝗虫算法
差分进化
迭代寻优
函数优化
种群多样性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化技术与应用
月刊
1003-7241
23-1474/TP
大16开
哈尔滨市开发区汉水路165号
14-37
1982
chi
出版文献量(篇)
8131
总下载数(次)
24
相关基金
国家社会科学基金
英文译名:Philosophy and Social Science Foundation of China
官方网址:http://www.npopss-cn.gov.cn/
项目类型:重点项目
学科类型:马列·科社
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