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题名自适应可调节边界的蚁狮优化算法
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作者
郭家虎
时曼玉
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机构
安徽理工大学电气与信息工程学院
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出处
《安徽理工大学学报（自然科学版）》
CAS
2023年第4期1-9,18,共10页
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基金
电力传输与功率变换控制教育部重点实验室开放课题资助(2020AC01)
国网安徽电力有限公司科技项目(SGAHJY00GHJS2200069)。
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文摘
针对蚁狮算法存在的收敛速度较慢、寻优精度较低和无法很好地摆脱局部最优解等缺陷,提出一种自适应可调节边界的蚁狮优化算法(ABALO)。首先,利用Bernouilli shift混沌映射初始化种群,增强种群的多样性与稳定性;其次,引入比例参数改进蚁狮为捕获蚂蚁而设置的陷阱大小收缩规律,提升算法的收敛速度;再次,引入莱维飞行策略,对位置更新进行变异操作,并采用贪心思想,仅保留位置变动后适应度有改进的解,帮助算法摆脱局部最优解;最后,利用动态系数改变位置更新的权重,促使算法前期着重探索局部最优解,后期重点挖掘全局最优解,进而提升算法的寻优精度。经9个基准测试函数仿真测试验证,提出的ABALO算法在收敛速度和寻优精度均有较明显的提升,寻优性能良好。
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关键词
Bernouilli
shift混沌映射
动态比例系数
莱维飞行
贪心思想
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Keywords
Bernouilli shift chaos mapping
dynamic and scale parameters
Levy flight
greedy thought
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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