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多策略自适应共生生物搜索算法
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TP301.6

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国家自然科学基金(71501184)


MultiStrategy Adaptive Symbiotic Organisms Search Algorithm
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    摘要:

    针对共生生物搜索算法搜索速度慢、收敛精度不高且易早熟的缺点,提出了一种多策略自适应改进算法。首先,根据适应度将种群分为3个群体,每个群体采用不同的搜索策略以实现不同功能。其次,提出了一种基于实时信息反馈的的混合搜索策略,使其搜索策略实现自适应调整。最后,对超边界个体进行变异操作,以增加种群多样性。对14个标准测试函数的仿真测试表明改进算法全局优化能力更强,具有更好的搜索速度和收敛精度。

    Abstract:

    Aimed at the problems that Symbiotic Organisms Search (SOS) algorithm is poor in convergence, low in searching precision and ease of premature convergence, a multistrategy adaptive algorithm is proposed. Firstly, according to the fitness, populations can be divided into three groups, and each group with different strategies can achieve different functions. Secondly, a hybrid search strategy based on adaptive scaling factor can make its search strategy realization of the adaptive adjustment. Finally, in order to maintain the population diversity, a mutation is utilized when the individual beyond the boundary. Experiments are conducted on the 14 benchmark functions, and the results show that the MSASOS algorithm improves obviously the performance in convergence speed, precision and global optimization.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

周虎,赵辉,李牧东,蔡亚伟.多策略自适应共生生物搜索算法[J].空军工程大学学报,2016,17(4):101-106

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  • 在线发布日期: 2016-07-30
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