具有稚虫迁徙机制的S型自适应混沌蜉蝣算法

针对蜉蝣优化算法(MA)全局搜索能力较弱,对子代优秀个体有效信息利用不够充分的缺点,以及在计算中后期易陷入局部收敛,进而影响优化效果的问题,提出一种具有稚虫迁徙机制的S型自适应混沌蜉蝣优化算法(S-AMA)。S-AMA算法首先采用Logistic混沌映射产生蜉蝣种群,增加算法初期种群的多样性;随后,将蜉蝣生命周期进行数学建模,并引入S型生命系数替换原有的重力惯性系数,动态调整算法探索能力和开发能力间的平衡性;最后,根据蜉蝣在缺氧环境下的种群活动,引入稚虫迁徙机制强化子代优秀个体摆脱局部最优的能力,进而更加充分地搜索最优解附近的区域,以增强算法的收敛精度。实验部分将S-AMA应用于标准函数测试集,并分别进行优化对比实验、Wilcoxon秩和检验。结果表明:与对比算法相比,S-AMA算法具有更好的寻优能力、收敛速度及鲁棒性。