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        基于混合策略改進的金豺優(yōu)化算法

        2023-12-18 10:42:15夏永承沈金榮劉夢權
        計算機時代 2023年11期
        關鍵詞:單純形法

        夏永承 沈金榮 劉夢權

        關鍵詞:cat 混沌映射;反向學習;單純形法;收斂因子;金豺優(yōu)化算法

        中圖分類號:TP18 文獻標識碼:A 文章編號:1006-8228(2023)11-34-07

        0 引言

        金豺優(yōu)化算法(GJO)是新近提出的群智能優(yōu)化算法[1],具有易于實施、穩(wěn)定性高、調整參數少等優(yōu)點,在很多領域得到了應用[2-3]。但GJO 算法存在勘探和開發(fā)能力不平衡,容易導致過度開發(fā)并陷入局部最優(yōu)的問題[4]。針對該算法現有缺陷,文獻[5]改進了其收斂因子,文獻[6]利用了精英對立學習策略。基于以上對GJO 算法的改進經驗,本文利用Cat 混沌映射和精英反向學習策略初始化種群,利用單純形法優(yōu)化較差個體,改進了收斂因子,引入自適應權重的方式更新位置,最后引入個體記憶方法加快收斂速度并用采用高斯變異擾動優(yōu)化最優(yōu)解。通過八個基準函數的尋優(yōu)測試對比,改進后的算法在原基礎上提高了收斂速度和尋優(yōu)精度。

        1 金豺優(yōu)化算法

        GJO算法模擬了金豺成對狩獵的習性,包括三個階段:搜索獵物;搜索并包圍獵物直到獵物停止逃跑;圍攻獵物。

        ⑴ 種群初始化

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