資料介紹
為了提高樽海鞘群算法( Salp swarmΔ Igorithm,SSA)的收斂速度、計算精度和全局優化能力,在分析總結粒子群優化( Particle Swarm Optimization,PSO和差分進化( Differential evolution,DE)算法相關研究成果后,提出了一種集成PSO算法隨機慣性權重和DE算法差分變異操作的改進SSA算法——iSSA。首先,將PSO算法的隨機慣性權重引入SSA算法的追隨者位置更新公式中,用于增強和平衡SSA算法的勘探與開發能力;其次,用DE算法的變異操作替代SSA算法的領導者位置更新操作,以提高SSA算法的收斂速度和計算精度。為了檢驗隨杋慣性權重和差分變異操作對SSΔ算法的改進效果,在多個高維基準函數上進行了仿真實驗,并與其他改進SSA算法進行了比較。實驗結果及分析表明,與SSA算法和兩個典型的改進SSA算法(ESSA和 CASSA)相比,集成隨機慣性權重和差分變異操作的iSSA算法,在沒有増加算法時間復雜度的情況下,顯著地提高了SSA算法的收斂速度、計算精度和全局優化能力,并且優于ESSA算法和 CASSA算法。
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