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三级领导式的快速自适应狼群优化算法

发布时间:2021-09-25 10:30
  为提高狼群算法的收敛速度,在此提出了一种称为三级领导式和微粒进化方程的自适应狼群算法,人为地把灰狼分成两类,领导层三只灰狼:如αβ和δ,剩下的为猛狼w。在游走搜索阶段随机设定一个猎物位置,利用狼群与猎物之间的距离来指导游走搜索猎物;在召唤阶段,利用三个领导层灰狼作为头狼来引导猛狼向猎物靠近,避免了传统狼群算法只有一只头狼引导整个狼群就容易陷入局部最优的情况;在围攻猎物阶段利用惯性因子来表示以往奔袭的经验、学习因子与随机数之间的乘积来表示猛狼自身经验的认识与总结、迭代影响因子来表示整体狼群经验的认识与调整,综合起来狼群粒子奔袭速度加快收敛速度和跳出局部最优,从而找到真实的整体最优值。本次选取的8个测试函数对应的对比性实验结果表明:该方法较为精确地实现寻找到了测试函数的最优值且较早地快速收敛到最优解,在后期也平稳收敛到真实的最优值,该算法适用于多维多波峰函数求极值问题。 

【文章来源】:计算机工程与应用. 2019,55(15)北大核心CSCD

【文章页数】:10 页

【部分图文】:

三级领导式的快速自适应狼群优化算法


狼群等级(优势度自上而下降低)

迭代,函数,适应函数


其他方法快得多。与其他两种算法相比,时间消耗多出了0.002~0.250s,主要是用于判断当前三个领导头狼的适应函数值,再决定由哪个作为当前寻优的领导者而引起的计算时间。以及对于同规模函数消耗的时间要多些,主要是在攻击阶6005004003002001001002003004005000IterationBestscoreobtainedsofarObjectivespaceGWO[1]GWO[2]GWOChenChao140120100806040200F11(x1,x2)0Parameterspace5005005000500x2x1图2第一次实验F11函数和搜索迭代图121086421002003004005000IterationBestscoreobtainedsofar/108ObjectivespaceGWO[1]GWO[2]GWOChenChao14121086420F13(x1,x2)0Parameterspace55505x2x1图3第一次实验F13函数和搜索迭代图450400350300250200150100501002003004005000IterationBestscoreobtainedsofarObjectivespaceGWO[1]GWO[2]GWOChenChao5004003002001000F14(x1,x2)0Parameterspace1001001000100x2x150505050图4第一次实验F14函数和搜索迭代图302520151051002003004005000IterationBestscoreobtainedsofarObjectivespaceGWO[1]GWO[2]GWOChenChao3.02.52.01.51.00.50F18(x1,x2)/1080Parameterspace55505x2x1图5第一次实验

迭代,函数


btainedsofarObjectivespaceGWO[1]GWO[2]GWOChenChao140120100806040200F11(x1,x2)0Parameterspace5005005000500x2x1图2第一次实验F11函数和搜索迭代图121086421002003004005000IterationBestscoreobtainedsofar/108ObjectivespaceGWO[1]GWO[2]GWOChenChao14121086420F13(x1,x2)0Parameterspace55505x2x1图3第一次实验F13函数和搜索迭代图450400350300250200150100501002003004005000IterationBestscoreobtainedsofarObjectivespaceGWO[1]GWO[2]GWOChenChao5004003002001000F14(x1,x2)0Parameterspace1001001000100x2x150505050图4第一次实验F14函数和搜索迭代图302520151051002003004005000IterationBestscoreobtainedsofarObjectivespaceGWO[1]GWO[2]GWOChenChao3.02.52.01.51.00.50F18(x1,x2)/1080Parameterspace55505x2x1图5第一次实验F18函数和搜索迭代图00.040.080.120.160.20F20(x1,x2)0Parameterspace55505x2x11.61.82.02.22.42.62.83.03.23.41002003004005000IterationBestscoreobtainedsofarObjectivespaceGWO[1]GWO[2]


本文编号:3409560

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