王旭

摘要：為了提高海豚群優(yōu)化算法的優(yōu)化能力，針對(duì)基本海豚群算法搜索階段易陷入局部最優(yōu)和早熟收斂的缺陷，將DE入算法，提出了一種改進(jìn)的海豚群算法。算法通過DE的交叉和變異機(jī)制避免局部最優(yōu)。測(cè)試結(jié)果表明，改進(jìn)的算法在收斂速度和尋優(yōu)精度方面有更好的表現(xiàn)。

Abstract： In order to improve the optimization ability of dolphin swarm optimization algorithm， an improved dolphin swarm algorithm is proposed by incorporating DE into the algorithm to overcome the shortcomings of local optimum and premature convergence in the search phase of basic dolphin swarm algorithm. The algorithm avoids local optimum through the crossover and mutation mechanism of DE. The test results show that the improved algorithm has better performance in convergence speed and optimization accuracy.

關(guān)鍵詞：海豚群算法;改進(jìn);收斂;自適應(yīng);組合優(yōu)化

Key words： dolphin swarm algorithm;improvement;convergence;self-adaption;combinatorial optimization

中圖分類號(hào)：O174 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)：1006-4311（2019）11-0156-03

0 ?引言

海豚群算法（Dolphin Swarm Algorithm，簡(jiǎn)稱DSA）由浙江大學(xué)伍天騏教授于2016年提出的一種新型智能優(yōu)化算法[1]，該算法模擬海豚回聲定位、信息交流、分工合作等生物特性和生活習(xí)性，通過搜索、呼叫、接收和捕食四個(gè)關(guān)鍵階段實(shí)現(xiàn)海豚群算法的尋優(yōu)[2]。

對(duì)于海豚群算法改進(jìn)的研究，李志鵬、李衛(wèi)忠等將混沌搜索策略引入海豚群算法，通過混沌初始化、動(dòng)態(tài)分群和早熟機(jī)制提高算法全局最優(yōu)能力[3]。其他學(xué)者也對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)[4]。本文針對(duì)算法易陷入局部最優(yōu)的缺陷，提出混合差分進(jìn)化（DE）算法對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)。

4 ?結(jié)論

本文針對(duì)基本海豚群算法易陷入局部最優(yōu)和早熟收斂的缺點(diǎn)，提出一種基于DE的改進(jìn)海豚群算法。該算法在迭代過程中，DE的交叉和變異，有效避免了算法陷入局部最優(yōu)和早熟的缺陷。通過仿真實(shí)驗(yàn)和方法對(duì)比，驗(yàn)證了本文提出的改進(jìn)海豚群算法是可行有效的。

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