10.3969/j.issn.1009-0134.2022.03.021
一种自适应寻优的社会蜘蛛优化算法(SA-SSA)
针对标准社会蜘蛛优化算法(SSA)全局搜索能力不足、收敛速度慢等问题.提出一种自适应寻优的社会蜘蛛优化算法(SA-SSA).在蜘蛛振动更新公式中,引入权重思想来构成振动自适应函数,动态调节最优位置的影响力,提高算法收敛速度;引入最优领域扰动策略,避免算法早熟,解决算法易陷入局部最优解的问题.在6个测试函数中进行仿真实验,结果表明所改进的自适应寻优的社会蜘蛛优化算法(SA-SSA)相较于其他群优化算法,如蝙蝠优化算法(BA)、人工鱼群(AFA)以及标准社会蜘蛛优化算法(SSA),具有更高的寻优精度和收敛速度,证明了改进策略的有效性.
社会蜘蛛优化算法、振动、自适应权重、最优领域、标准测试函数
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TP13(自动化基础理论)
装备预研教育部联合基金6141A02033616
2022-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
93-98
