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题名基于鸽群算法的Fuch混沌蝗虫算法
被引量：6
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作者
尹德鑫
张达敏
蔡朋宸
秦维娜
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机构
贵州大学大数据与信息工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第7期2013-2017,共5页
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基金
贵州省科学技术基金资助项目(黔科合基础[2020]1Y254)。
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文摘
针对蝗虫算法(GOA)存在位置更新易陷于局部最优和收敛精度低等问题,提出一种基于鸽群算法的Fuch混沌蝗虫算法(PFGOA)。首先用Fuch混沌映射初始化种群;然后将正弦余弦算子嵌入到位置更新公式,同时将鸽子搜索算子加入优化过程,并且通过改变惯性权重c来改善和平衡该算法的探索和开发能力;最后对最优个体引入非线性惯性权重,增加算法全局搜索能力,跳出局部最优。通过对11个测试函数进行仿真测试以及用Wilcoxon秩和检验的方法进行差异显著性统计检验的实验结果证明,改进后的算法性能更优,求解精度更高,显著性更好。
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关键词
蝗虫算法
鸽群算法
fuch混沌映射
正弦余弦算法
非线性惯性权重
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Keywords
grasshopper algorithm
pigeon swarm algorithm
fuch chaotic map
sine-cosine algorithm
nonlinear inertia weight
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分类号
TN18
[电子电信—物理电子学]
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题名混合多策略改进的斑点鬣狗优化算法及应用
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作者
李彦苍
李晶霞
杜尊峰
朱海涛
韩沐轩
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机构
河北工程大学土木工程学院
天津大学建筑工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第11期3335-3344,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(U21A20164)
河北省自然科学基金项目(E2020402079)
天津大学研究生教育专项基金项目(C1-2021-004)。
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文摘
针对基本斑点鬣狗算法求解精度低、易陷入局部最优值等缺点,提出一种混合多策略改进的斑点鬣狗优化算法。通过Fuch混沌映射实现鬣狗种群的多样性,利用自适应惯性权重平衡斑点鬣狗算法的全局搜索和局部开发能力,引入拉普拉斯算子进行动态交叉操作,提高SHO算法跳出局部最优的能力,将小孔成像反向学习和逐维反向学习机制相结合,使种群更符合迭代规律,提高算法的收敛速度和寻优能力。通过若干基准函数的仿真实验进行比较,其结果表明,LPSHO具有更优越的寻优性能。将改进后LPSHO运用在机械优化设计和桁架结构优化工程问题上,与其它算法对比进一步表明LPSHO能够很好解决这类结构优化问题。
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关键词
斑点鬣狗算法
fuch混沌映射
反向学习
拉普拉斯交叉策略
自适应的惯性权重
结构优化
机械优化
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Keywords
spotted hyena algorithm
fuch chaotic map
reverse learning
Laplace crossover strategy
adaptive inertia weight
structural optimization
mechanical optimization
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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