針對緞藍(lán)園丁鳥優(yōu)化（SBO）算法求解精度不高和收斂速度慢等問題,提出一種改進的緞藍(lán)園丁鳥優(yōu)化（ISBO）算法。首先,引入非均勻變異算子,動態(tài)地調(diào)整每次迭代園丁鳥個體的搜索步長,使算法能快速高效地尋求全局最優(yōu)值;其次,采用互利因子對算法的社會部分引入更多組合模式,使其不再單一圍繞前一個園丁鳥附近搜索,以獲取更好的最優(yōu)解;最后,為了更好地平衡算法的局部與全局搜索能力,引入余弦變化的慣性權(quán)重因子來更新園丁鳥的位置公式。使用收斂速度分析、Wilcoxon檢驗和8個基準(zhǔn)函數(shù)對5種算法搜索性能進行對比分析,來評估改進緞藍(lán)園丁鳥優(yōu)化算法的效率。結(jié)果表明,改進算法具有更好的全局搜索能力和求解魯棒性,同時尋優(yōu)精度和收斂速度也比原來算法有所增強。 

【文章來源】：計算機工程與科學(xué). 2020,42(12)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

算法流程圖

圖2給出了8個基準(zhǔn)函數(shù)的平均收斂曲線圖,各函數(shù)分圖圖例同圖2a一致。由于ISBO收斂精度較高,為了便于觀察收斂情況,本文對尋優(yōu)適應(yīng)度值(縱坐標(biāo))取10為底的對數(shù)。由圖2a～圖2h可看出,SSA和BOA算法作為較新的算法,也依然存在容易陷入局部最優(yōu)的缺點。原始SBO算法的收斂曲線下降緩慢,出現(xiàn)不同程度的停滯,基本陷入局部極值且收斂精度較低。NSBO、MSBO和WSBO算法性能都比SBO算法更好。而無論單峰、多峰,還是低維和高維,對于每個基準(zhǔn)函數(shù),ISBO比其他算法的收斂速度和尋優(yōu)精度都要好,隨著迭代次數(shù)的增加,ISBO的曲線下降非�？�,并且在迭代后期具有持續(xù)尋優(yōu)的能力。對于函數(shù)f1,ISBO在300代左右搜索到函數(shù)的最佳值0,所以圖2a中,ISBO的曲線后面部分沒有顯示。圖2f～圖2h是多峰函數(shù)的平均收斂曲線,ISBO算法的尋優(yōu)適應(yīng)度值是8個算法中最好的。對于函數(shù)f7,ISBO算法在150代左右即搜索到全局最優(yōu)解,表現(xiàn)了較強的魯棒性。由此說明對于這一類的多峰函數(shù),ISBO具有很強的搜索能力,可以快速跳出局部最優(yōu)值束縛向全局最優(yōu)點靠近。綜上可知,ISBO算法對于所有基準(zhǔn)函數(shù)都有很好的尋優(yōu)結(jié)果。特別是對于高維、多峰的函數(shù),具有較好的穩(wěn)定性和尋優(yōu)能力,有效地解決了原始緞藍(lán)園丁鳥優(yōu)化算法收斂速度緩慢、求解精度不高的問題。

如圖3所示是ISBO與SBO、PSO和GA算法的一次迭代速度對比圖。系統(tǒng)總效益隨著迭代次數(shù)的增加而增大,ISBO算法在53代時,系統(tǒng)總效益達(dá)到最大,即此刻為認(rèn)知智能電網(wǎng)的鄰域網(wǎng)中頻譜分配問題的最優(yōu)解,在此以后系統(tǒng)總效益不再改變;ISBO算法的最優(yōu)解明顯大于SBO算法的,說明了改進算法的有效性;PSO算法和GA算法分別在第178代和第211代時系統(tǒng)總效益才達(dá)到最大值,而且它們的效益值明顯低于ISBO算法的。為了說明ISBO算法在不同頻譜環(huán)境下均具有更好的優(yōu)化性能,將4種算法在30種不同的頻譜環(huán)境下進行仿真,得到不同頻譜環(huán)境下的系統(tǒng)總效益圖,如圖4所示。從表6可以看出,ISBO算法最終的系統(tǒng)總效益比GA算法分別高出31.8%,比PSO算法高出14.6%,比未改進前的SBO算法高出8.8%。這也進一步說明了本文所提算法在頻譜分配當(dāng)中的有效性。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3368473