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双种群协同演化的改进蜜獾算法
1
作者
柴岩
王如新
任生
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第3期736-745,771,共11页
针对蜜獾算法存在的局部搜索能力不足、易陷入局部最优值等问题,提出一种双种群协同演化的改进蜜獾算法。在初始化阶段采用Cubic混沌映射对种群进行初始化,扩大可行解的搜索范围并提高种群的分布均衡性;引入融合黏菌算法和蜜獾算法的双...
针对蜜獾算法存在的局部搜索能力不足、易陷入局部最优值等问题,提出一种双种群协同演化的改进蜜獾算法。在初始化阶段采用Cubic混沌映射对种群进行初始化,扩大可行解的搜索范围并提高种群的分布均衡性;引入融合黏菌算法和蜜獾算法的双种群优化机制,依托两者的更新优势协同推进个体逼近目标位置,进而提高整个算法的搜索效率和优化性能;采用柯西随机反向扰动策略对蜜獾种群最优位置进行扰动,以提高算法跳出局部最优的能力。通过评估单一策略的改进有效性实验、与七种对比算法的不同高维实验以及Wilcoxon秩和检验,结果表明该算法具有良好的收敛精度和求解速度。最后将改进算法应用于压缩弹簧设计和压力容器设计问题,进一步验证了改进策略的有效性及该算法的工程实用性。
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关键词
蜜獾算法
Cubic混沌映射
双种群协同优化
柯西随机反向扰动
工程应用
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题名
双种群协同演化的改进蜜獾算法
1
作者
柴岩
王如新
任生
机构
辽宁工程技术大学理学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第3期736-745,771,共11页
基金
教育部规划基金青年项目(21YJCZH204)
辽宁省自然科学基金资助项目(2020-MS-301)
辽宁省教育厅资助项目(LJKMZ20220694)。
文摘
针对蜜獾算法存在的局部搜索能力不足、易陷入局部最优值等问题,提出一种双种群协同演化的改进蜜獾算法。在初始化阶段采用Cubic混沌映射对种群进行初始化,扩大可行解的搜索范围并提高种群的分布均衡性;引入融合黏菌算法和蜜獾算法的双种群优化机制,依托两者的更新优势协同推进个体逼近目标位置,进而提高整个算法的搜索效率和优化性能;采用柯西随机反向扰动策略对蜜獾种群最优位置进行扰动,以提高算法跳出局部最优的能力。通过评估单一策略的改进有效性实验、与七种对比算法的不同高维实验以及Wilcoxon秩和检验,结果表明该算法具有良好的收敛精度和求解速度。最后将改进算法应用于压缩弹簧设计和压力容器设计问题,进一步验证了改进策略的有效性及该算法的工程实用性。
关键词
蜜獾算法
Cubic混沌映射
双种群协同优化
柯西随机反向扰动
工程应用
Keywords
honey badger algorithm
Cubic chaotic mapping
double population cooperative optimization
Cauchy random reverse perturbation
engineering application
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
双种群协同演化的改进蜜獾算法
柴岩
王如新
任生
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024
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