基于精英集聚效应的实数编码小世界优化算法

发布时间：2021-08-18 14:30

　　为了提高小世界算法的高维模型优化性能和降低算法的编码复杂性,提出了一种基于精英集聚效应的自适应实数编码小世界优化算法。该算法借鉴小世界现象进行网络空间搜索,包括随机长连接和局部短连接。为了提高优化性能,首先基于精英集聚效应在长连接中加入分级个体吸引策略;然后根据节点优化优劣在短连接中进行搜索次数及邻域大小的自适应调整。为了降低编码复杂性采用了实数编码。最后通过Markov链理论证明了算法的收敛性。数值测试结果表明,与禁忌遗传算法、基本小世界算法以及禁忌小世界算法相比,该算法在相对误差方面平均降低了30.3%,在收敛速度和稳定性方面分别平均提高了18.2%和13.8%,从而验证了算法的有效性。 

【文章来源】：计算机工程与应用. 2019,55(10)北大核心CSCD

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

基本小世界算法搜索原理

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于遗传算法和禁忌搜索的混合优化策略[J]. 赵静,孔金生.  计算机工程与设计. 2009(23)
[2]基于复杂网络特征的背包问题优化算法[J]. 陈乃建,王孙安,邸宏宇,袁明新.  系统工程与电子技术. 2009(09)
[3]用于函数优化的小世界优化算法[J]. 杜海峰,庄健,张进华,王孙安.  西安交通大学学报. 2005(09)



本文编号：3350064