一种基于多策略的改进黏菌算法

针对黏菌算法(slime mould algorithm,SMA)搜索效率低和陷入局部最优的问题,本文提出一种多策略改进黏菌算法。首先,通过Tent映射反向学习策略求得较优种群作为初始种群,提高算法收敛速度;其次,黏菌通过自适应权值策略和扰动策略更新位置,调整算法勘探能力和开发能力,避免陷入早熟并提高收敛速度;最后,与PSO、WOA、GWO、SMA等4种算法和相关改进SMA算法相比,对CEC测试函数的寻优结果表明:本文改进算法的搜索效率和避免陷入局部最优能力较强,算法能在较短时间内找到全局最优值,对测试函数的收敛速度和收敛精度均有不同程度提高。