基于蜣螂优化的改进粒子群算法OA北大核心CSTPCD
针对标准粒子群算法存在的局部最优、早熟和慢收敛等问题,提出了一种新的粒子群更新方法。改进了算法惯性权重,引入一种新的更新方式;借鉴蜣螂优化算法中蜣螂滚球、繁殖、觅食和偷窃行为,将基本粒子群的操作划分为寻优、变异、波动和跳跃,从而提高了算法的全局寻优能力和收敛速度,并避免了早熟问题。通过与其他9种智能算法进行实验对比表明,在10个基准测试函数中,基于蜣螂优化的改进粒子群算法在寻优能力和收敛速度方面表现出色,证实了该算法的优越性。
易云飞;王志勇;施运应;
广西师范大学计算机科学与工程学院,广西桂林541000 河池学院大数据与计算机学院,广西河池546300广西师范大学计算机科学与工程学院,广西桂林541000河池学院大数据与计算机学院,广西河池546300
计算机与自动化
蜣螂优化改进粒子群算法操作划分优越性
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 2024 (003)
P.533-542 / 10
广西自然科学基金项目(2020GXNSFAA159172,2021GXNSFBA220023);广西高校中青年能力提升项目(2022KY0604,2023KY0633,2024KY0627);广西现代蚕桑丝绸协同创新中心开放课题(23GXCSSC01);河池学院校级科研项目(2023XJPT012,2023XJYB010)。
评论