基于随机黑洞和自适应策略的引力搜索算法

发布时间：2022-07-07 09:25

　　针对引力搜索算法过于随机、全局搜索能力差、容易陷入局部最优等问题,提出一种基于随机黑洞策略和自适应策略的改进引力搜索算法。引入比例系数n来自适应调节引力常量,使算法在运算初期加大搜索力度,有效避免算法陷入局部最优。将随机黑洞理论中,粒子在黑洞附近容易被黑洞捕获的现象引入算法中,即在黑洞半径内的粒子将会被黑洞捕获,但又有一定的概率逃逸。这样既提高了局部搜索能力,又不失全局搜索能力,且提高了收敛速度。与标准的搜索算法相比,改进后的引力搜索算法具有较快的收敛特性和较好的优化性能。 

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 基本引力搜索算法
2 算法的改进策略
    2.1 引力常数G的自适应策略
    2.2 随机黑洞策略
    2.3 改进算法的流程
    2.4 时间复杂度分析
3 算例仿真分析
    3.1 参数设置
    3.2 测试函数
    3.3 仿真与分析
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]惯性质量衰减的引力搜索算法[J]. 钱伟懿,张丽佳.  沈阳师范大学学报(自然科学版). 2017(02)
[2]嵌入遗传算子的混合万有引力搜索算法[J]. 魏焕新,胡招娣.  科技创新与应用. 2017(09)
[3]基于高斯变异的引力搜索算法[J]. 隋永霞,孙合明.  江南大学学报(自然科学版). 2015(05)
[4]基于信息熵的混合引力搜索算法[J]. 郭洁皓,高兴宝.  计算机应用研究. 2016(05)
[5]基于斥力的引力搜索算法[J]. 王奇琪,孙根云,王振杰,张爱竹,陈晓琳,黄丙湖.  计算机科学. 2015(09)
[6]改进的万有引力搜索算法[J]. 张秀玲,臧佳音,樊红敏,赵亮.  沈阳大学学报(自然科学版). 2014(06)
[7]基于阈值统计学习的差分进化引力搜索算法[J]. 张英杰,龚中汉.  计算机研究与发展. 2014(10)
[8]改进多样性和局部优化能力的引力搜索算法[J]. 王蕾,潘丰.  计算机工程. 2014(08)
[9]基于亲和度的改进引力搜索算法[J]. 周少武,陈微,唐东成,张红强,王汐,周游.  计算机工程. 2014(08)
[10]基于改进万有引力搜索算法的微网优化运行[J]. 李鹏,徐伟娜,周泽远,李锐.  中国电机工程学报. 2014(19)

硕士论文
[1]引力搜索算法的改进研究[D]. 张丽佳.渤海大学 2017
[2]引力搜索算法的改进及其应用研究[D]. 戴娟.江南大学 2014
[3]万有引力搜索算法的分析与改进[D]. 范炜锋.广东工业大学 2014



本文编号：3656164