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题名混合多策略改进的樽海鞘群算法及其应用
被引量：1
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作者
张家玮
李琳
张奇志
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机构
西安石油大学电子工程学院
西安石油大学陕西省油气井重点测控实验室
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第3期822-829,共8页
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基金
陕西省科学技术重点研发计划基金项目(2017ZDXM-GY-097)
西安石油大学研究生创新与实践能力培养计划基金项目(YCS22214233)。
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文摘
针对标准的樽海鞘群算法(salp swarm algorithm, SSA)在寻优过程中易出现局部最优和收敛速度慢等问题,提出一种混合多策略改进的樽海鞘群算法(ISSA)。利用佳点集策略生成初始种群,使个体均匀分布于搜索空间;将反向学习的思想融入到领导者位置更新中,提高算法的搜索精度;加入自适应t分布,利用迭代次数iter作为其自由度参数,改善算法的全局探索能力;引入精英反向学习,筛选更好的种群,避免陷入局部最优。通过一组基准函数和Wilcoxin秩和检验来检测改进算法的性能,实验结果表明,改进算法的探索能力和优化精度都得到明显改善且算法之间存在显著差异,通过实际机械设计案例进一步验证ISSA算法的有效性。
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关键词
佳点集
反向学习
自适应t分布
精英反向学习
樽海鞘群算法
基准函数
弹簧设计问题
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Keywords
good point set
opposition-based learning
adaptive t distribution
elite opposition-based learning
slap swarm algorithm
benchmark functions
spring design problem
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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