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自适应差分变异的人工鱼群算法

自适应差分变异的人工鱼群算法

作     者:郭长珍 李整 GUO Chang-Zhen;LI Zheng

作者机构:华北电力大学(保定)计算机系保定071003 

出 版 物:《计算机系统应用》 (Computer Systems & Applications)

年 卷 期:2024年第33卷第8期

页      码:214-221页

摘      要:针对人工鱼群算法存在的全局搜索能力欠缺,鲁棒性差及易陷入局部极值等不足,提出一种自适应差分变异的人工鱼群算法(ADMAFSA).首先,该算法采用自适应视野和步长策略,改善种群个体在较优区域的精细搜索能力,提升算法的寻优精度.其次,在人工鱼群的随机行为中引入反向学习机制,通过发掘潜在的寻优空间,提高算法的全局搜索性能,避免算法早熟收敛.最后,借鉴差分进化算法对质量较差的人工鱼进行变异操作,从而增加鱼群的多样性,降低算法陷入局部极值的可能性.为验证改进算法的性能,本文对6个基准测试函数和8个CEC2019函数进行仿真,与其他AFSA变体、新型智能算法进行对比,实验结果表明,ADMAFSA在寻优精度和鲁棒性方面均有所提高.最后,在齿轮系设计问题上,进一步证明了改进算法具有较好的优化效果.

主 题 词:人工鱼群算法 自适应 差分变异 反向学习机制 基准测试函数 

学科分类:08[工学] 0812[工学-测绘类] 

D O I:10.15888/j.cnki.csa.009572

馆 藏 号:203128414...

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