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融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法

融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法

作     者:毕孝儒 牟琦 龚尚福 BI Xiao-ru;MU Qi;GONG Shang-fu

作者机构:四川外国语大学重庆南方翻译学院重庆401120 西安科技大学计算机学院陕西西安710054 

基  金:国家自然科学基金项目(U1261114) 重庆市教育委员会自然科学与技术研究项目(KJQN201802301) 重庆市教育委员会自然科学与技术研究项目(KJ1602101) 重庆市大学生创新创业基金项目(2017-GX-385,CQGJ17137B,18SKGH177,2018-GX-388) 

出 版 物:《微电子学与计算机》 (Microelectronics & Computer)

年 卷 期:2019年第36卷第12期

页      码:78-83,88页

摘      要:针对基本鲸鱼优化算法在非线性优化问题中存在的收敛精度低、易陷入局部最优解的问题,提出一种融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法.首先,利用Fuch混沌和反向学习生成均匀的初始种群;其次,设计基于双曲余弦函数的动态调整概率阈值以协调算法全局搜索与局部开采能力,采用可变权重对鲸鱼位置更新公式修正,提高收敛速度和精度;最后,对鲸鱼精英个体引入自适应变异策略,以避免算法陷入局部最优解而搜索停滞.对13个基准测试函数仿真实验,结果表明,与基本GWO算法、PSO算法以及鲸鱼优化算法相比,该算法具有更好的求解精度、收敛速度.

主 题 词:鲸鱼优化算法 Fuch混沌映射 动态概率阈值 自适应变异 

学科分类:081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D O I:10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2019.12.016

馆 藏 号:203860616...

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