计算机工程与应用

2020, v.56;No.963(20) 36-45

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自适应动态学习鸡群优化算法
Adaptive Dynamic Learning Chicken Swarm Optimization Algorithm

顾艳春;鲁海燕;向蕾;沈莞蔷;

摘要(Abstract):

针对标准鸡群优化算法存在求解精度偏低、局部搜索能力弱等问题,提出了一种自适应动态学习鸡群优化算法ADLCSO(Adaptive Dynamic Learning Chicken Swarm Optimization algorithm)。该算法利用反向觅食机制自适应更新每只公鸡的位置,并添加了非线性递减学习因子来动态调整公鸡位置的更新步长,以增强种群跳出局部极值的能力,从而提高算法的收敛速度和求解精度。此外,提出了一种基于个体间适应度值之差的种群相似度指标,并利用该指标对每只母鸡的位置进行自适应调整,以抑制种群多样性的衰减,从而进一步提高算法的求解精度。通过对12个经典测试函数进行仿真实验,结果表明ADLCSO算法在收敛速度、求解精度、稳定性及对高维问题的求解能力上均优于其他对比算法。

关键词(KeyWords): 鸡群算法;反向觅食机制;非线性递减学习因子;种群相似度指标

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(No.61772013,No.61402201);; 中央高校基本科研业务费专项资金(No.114205020513526)

作者(Author): 顾艳春;鲁海燕;向蕾;沈莞蔷;

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DOI:

参考文献(References):

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