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融合多策略改进的黏菌优化算法 被引量:3
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作者 李得恺 张长胜 杨雪松 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期647-660,共14页
针对黏菌优化算法(Slime Mould Algorithm,SMA)的寻优过程存在收敛效率较低、容易陷入局部最优解等问题,文中提出融合多策略改进的黏菌优化算法(Improved SMA Fused with Multi-strategy,MISMA).引入Halton序列,丰富初始种群的多样性,... 针对黏菌优化算法(Slime Mould Algorithm,SMA)的寻优过程存在收敛效率较低、容易陷入局部最优解等问题,文中提出融合多策略改进的黏菌优化算法(Improved SMA Fused with Multi-strategy,MISMA).引入Halton序列,丰富初始种群的多样性,提升算法寻优的遍历性和收敛精度.融入差分变异思想,改进算法的全局位置更新公式,强化全局探索能力,增强算法的持续寻优性能.糅合改进收敛因子和精英选择机制的局部搜索策略,提升算法的局部开采能力,更好地平衡算法的全局探索与局部开发进程.基于动态边界的透镜成像学习策略改善个体的质量,加强算法反早熟及摆脱局部最优解的能力.在13个基准函数及部分CEC2014测试函数上的数值仿真实验表明,MISMA具有较强的鲁棒性.此外,在光伏电池组件模型参数优化实验上进一步验证MISMA在处理实际工程优化问题时的优越性及适用性. 展开更多
关键词 黏菌优化算法(SMA) Halton序列 差分变异 收敛因子 透镜成像学习 动态边界
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