人工搜索群算法(Artificial search swarm algorithm, ASSA)是受人類士兵通過信息交流完成目標搜索行為及過程啟發(fā)而設(shè)計的一種仿生智能算法.針對基本人工搜索群算法中固定參數(shù)可能導(dǎo)致算法過早陷入局部最優(yōu)解的缺陷,提出一種動態(tài)參數(shù)改進人工搜索群算法(Improved artificial search swarm algorithm, IASSA).通過引入全局權(quán)重系數(shù)改善偵查行為中搜索群的歷史經(jīng)驗位置,從而加強全局最優(yōu)個體對整個種群的引導(dǎo)作用;利用動態(tài)協(xié)同參數(shù)提高士兵協(xié)同行為的搜索概率,以加強種群之間局部信息交流;采用動態(tài)步長策略提高算法的收斂速度和收斂精度;為了檢驗改進算法的優(yōu)化性能,采用15個測試函數(shù)進行仿真實驗.實驗結(jié)果表明,所提出的改進算法可有效避免早熟現(xiàn)象,在收斂速度和收斂精度上較基本人工搜索群算法和若干同類優(yōu)化算法有顯著提高.

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本文編號：3739017