基于信息熵的混合引力搜索算法

发布时间：2018-05-19 04:31

  本文选题：引力搜索 + 信息熵　； 参考：《计算机应用研究》2016年05期

【摘要】：针对基本引力搜索算法搜索速度慢和容易出现早熟的缺点,提出了一种基于信息熵的混合引力搜索算法。受粒子群算法的启发,所提算法通过改进基本引力搜索算法的速度和位置更新式来提高搜索速度;通过惯性质量构造了信息熵模型来刻画种群的寻优程度,并采用不同的信息熵阈值动态选择权重,平衡了算法的全局搜索能力和局部搜索能力。用八个标准测试函数的仿真实验和基本引力搜索算法与记忆改进的引力搜索算法的比较表明了所提算法收敛速度快,鲁棒性强且效率高。
[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.
【作者单位】： 陕西师范大学数学与信息科学学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61273311,61173094)
【分类号】：TP18;O314

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本文编号：1908732