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题名基于卡方跃迁策略的黑蜘蛛优化算法及应用
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作者
杜晓昕
王振飞
王波
王浩
郝田茹
崔连和
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机构
齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院
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出处
《陕西科技大学学报》
北大核心
2023年第6期162-175,共14页
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基金
黑龙江省省属高等学校基本科研业务费自然科学类青年创新人才项目(145209206)。
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文摘
针对黑蜘蛛优化算法(Black Widow Spider Optimization Algorithm,BWOA)存在全局勘探和局部开发难以协调、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了一种基于卡方跃迁策略的黑蜘蛛优化算法(Chi-Square Transition Mechanism for Black Widow Spider Optimization Algorithm,CTBWOA).首先,根据佳点集产生初始种群解,为全局搜索奠定基础;其次,提出卡方跃迁策略,帮助黑蜘蛛跳出局部最优,避免算法早熟收敛;再次通过自选取运动策略,实现黑蜘蛛在不同迭代时期选取合适的运动策略,以平衡算法的勘探和开发能力;最后,采取三蛛竞争及回溯机制,增加种群多样性,提高算法收敛速度.将CTBWOA算法与其他五种群智能算法在12个标准测试函数上进行仿真实验,结果表明对BWOA算法的改进能有效提高算法的收敛速度和求解精度,并将CTBWOA算法应用到了支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的参数优化中,在UCI的7个标准数据集及威斯康星州乳腺癌数据集上的仿真实验证明,经CTBWOA优化后,SVM的参数设定更加准确,SVM的分类准确率有了明显提高,这进一步表明了改进算法的有效性.
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关键词
黑蜘蛛优化算法
卡方跃迁
佳点集
支持向量机
参数优化
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Keywords
black widow spider optimization algorithm
chi-square transition
good point set
support vector machine
parameter optimization
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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