分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2022-06-06 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对天鹰优化器(Aquila Optimizer，AO)虽然拥有强大的全局勘探能力，但局部开发能力不足的问题，提出融合差分变异和切线飞行的天鹰优化器(Differential Evolution mutation and tangent flight Aquila Optimizer，DEtanAO)。首先，根据差分进化算法中的变异操作能使算法具有较强的开发能力弥补了AO算法的不足，然后，利用切线搜索算法中切线飞行策略具有较强的探索搜索空间的能力并能使算法跳出局部最优解的优势，用其替换了AO算法中的莱维飞行。这两种策略的结合有效地平衡了DEtanAO算法的勘探和开发阶段。最后，为验证DEtanAO算法的优化性能，在12个标准基准函数、高维函数、Wilcoxon秩和检验和工程优化问题上来测试所改进算法的寻优能力。实验结果表明，相比其他新提出的智能算法，DEtanAO算法具有更强的寻优能力和更快的收敛速度。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2022-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对黏菌算法搜索停滞和算法稳定性差等问题，提出了无迹西格玛点引导的拟反向黏菌算法。首先，使用了拟反向学习和拟反射学习两种反向学习过程，根据原始黏菌算法勘探和开采行为的表现时机，生成同时包含拟反向和拟反射的综合反向种群，扩大搜索范围；其次，根据种群的多样性程度判断是否使用反向种群重构原始种群进行后续计算，避免固定的反向过程破坏种群本身的搜索特点，提高搜索精度；最后，引入无迹变换的西格玛点，改进黏菌算法的基本移动模式，使无迹西格玛点引导黏菌算法的搜索，加快收敛速度。实验部分使用了CEC2017基准测试函数，使用了传统统计特征和MAE排名、Wilcoxon秩和检验验证算法有效性，并使用其求解轿车侧面碰撞的实际工程优化问题，与新颖的高水平群智能算法、改进算法、不完全算法进行对比测试，实验结果表明提出的改进策略有效且各策略间组合相得益彰，改进后算法的求解精度和鲁棒性更具竞争力。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-05-20 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对蚂蚁算法处理机器人路径规划问题时收敛速度慢，协同机制不够完善的问题，结合狼群算法思想提出一种动态分级的改良蚂蚁算法。首先，根据动态分级算子建立种群分级模型；然后，为了改善协同机制，通过结合轮盘赌的头狼影响策略来增加种群间交流；最后，为了提高收敛速度，在保留蚂蚁算法信息素更新公式的同时，通过采取归一化处理的动态信息素更新策略来体现精英作用。为验证效果，采用栅格法对机器人运动空间进行建模，将本算法运用于路径规划问题求解中，并与另外几种智能算法进行比较。仿真结果表明，该算法的收敛速度较快，能以比较少的迭代次数找到最优路径，效率较高。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 鸡群算法是一种新颖的群智能算法，模拟鸡群中的等级制度以及觅食行为，相比于传统的智能算法，其展现出了良好的寻优性能。在基本鸡群算法的基础之上，提出了一种改进版鸡群算法（ECSO），在公鸡位置的更新过程中引入自适应变异策略用于平衡算法迭代后期下降的种群多样性，提升收敛速度；在母鸡移动过程引入偏好随机游动策略来平衡了算法的“开发”与“探索”阶段，增强算法的稳定性；在小鸡位置更新时引入“领导者”策略，减少算法搜索的盲目性。最后，通过测试多组函数，并与基本蝙蝠算法和鸡群算法以及已有改进的鸡群算法进行对比，验证了改进算法的有效性。
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