基于环型拓扑的振荡回溯搜索优化算法

为了解决回溯搜索优化算法在迭代后期种群多样性低,易于陷入局部最优,且对高维复杂问题难以求得最优解的问题,将环形拓扑结构和二阶震荡因子引入该算法,提出一种基于环形拓扑结构的二阶震荡回溯搜索优化算法。将环形拓扑结构和原算法的全互连型拓扑结构相结合,在算法迭代后期调用环形拓扑结构,以避免种群多样性减少造成的早熟收敛现象;将交叉矩阵进一步迭代,并加入二阶震荡因子,以增加算法对高维函数的求解能力;通过将改进后的算法和基础回溯搜索算法、基于冯诺依曼的混沌回溯搜索算法、受启发的回溯搜索算法、粒子群优化算法做比较,验证了改进后的算法在收敛精度、收敛速度、统计检验3方面都优于其他4种算法,说明了改进算法的可行性、高效性。