本文選題：引力搜索 + 信息熵　； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2016年05期

【摘要】：針對(duì)基本引力搜索算法搜索速度慢和容易出現(xiàn)早熟的缺點(diǎn),提出了一種基于信息熵的混合引力搜索算法。受粒子群算法的啟發(fā),所提算法通過(guò)改進(jìn)基本引力搜索算法的速度和位置更新式來(lái)提高搜索速度;通過(guò)慣性質(zhì)量構(gòu)造了信息熵模型來(lái)刻畫(huà)種群的尋優(yōu)程度,并采用不同的信息熵閾值動(dòng)態(tài)選擇權(quán)重,平衡了算法的全局搜索能力和局部搜索能力。用八個(gè)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)的仿真實(shí)驗(yàn)和基本引力搜索算法與記憶改進(jìn)的引力搜索算法的比較表明了所提算法收斂速度快,魯棒性強(qiáng)且效率高。
[Abstract]:A hybrid gravitational search algorithm based on information entropy is proposed to solve the problem of slow search speed and precocity of the basic gravitational search algorithm. Inspired by particle swarm optimization, the proposed algorithm improves the search speed by improving the speed and position of the basic gravitational search algorithm, and constructs an information entropy model through inertia mass to describe the optimization degree of the population. Different information entropy thresholds are used to dynamically select weights to balance the global search ability and local search ability of the algorithm. The simulation experiments of eight standard test functions and the comparison between the basic gravity search algorithm and the memory improved gravity search algorithm show that the proposed algorithm has the advantages of fast convergence, strong robustness and high efficiency.
【作者單位】： 陜西師范大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61273311,61173094)
【分類號(hào)】：TP18;O314

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3 閻興，

本文編號(hào)：1908732