10.3969/j.issn.2095-2163.2020.08.014
精英反向学习带扰动因子的混沌蚁狮算法
针对蚁狮算法易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,本文提出了基于精英反向学习带扰动因子的混沌蚁狮算法.该算法首先通过对蚂蚁的随机游走公式引入扰动因子,有效提高了寻优精度,避免算法陷入局部最优,有效平衡了全局最优搜索与局部最优搜索;对蚁狮的精英个体进行反向学习生成精英反向解,增加了种群多样性;通过比较当前最优解与精英反向解,选出优异个体作为新的全局最优解;最后在蚂蚁受轮盘赌选择蚁狮、精英蚁狮影响的随机游走公式中引入Logistic混沌映射,有效提高了算法的全局搜索能力和寻优精度.通过7个经典测试函数实验对比,就目前改进的蚁狮算法而言,本文提出的算法能有效提高寻优的精度与收敛速度、高效解决函数优化问题.
蚁狮算法、扰动因子、反向学习、混沌映射、函数优化
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
贵州省科技计划;贵州省科技计划;实验室开放基金;贵州省教育厅青年科技人才成长项目
2021-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
51-57
