改进光学优化算法及其在函数优化中的应用

发布时间：2018-05-31 01:09

  本文选题：光学优化算法 + 适应度　； 参考：《计算机工程与应用》2017年12期

【摘要】：光学优化算法是一种新型优化算法,源自物理学中的光学原理。针对基本光学优化算法中适应度函数随进化过程恒定不变导致算法搜索能力差、精度低等不足之处,结合遗传算法中自适应度的改进方法,提出一种可随进化代数动态调整的非线性适应度函数,改进了光学优化算法的适应度函数。通过一系列典型的基准函数测试了改进算法的性能,实验结果验证了改进算法的可行性与有效性。
[Abstract]:Optical optimization algorithm is a new optimization algorithm derived from the optical principles in physics. The fitness function of the basic optical optimization algorithm is invariant with the evolution process, which leads to the poor searching ability and low precision of the algorithm. The improved method of adaptive degree is combined with the genetic algorithm. A nonlinear fitness function, which can be dynamically adjusted with evolution algebra, is proposed, and the fitness function of optical optimization algorithm is improved. The performance of the improved algorithm is tested by a series of typical benchmark functions. The experimental results show that the improved algorithm is feasible and effective.
【作者单位】： 上海理工大学管理学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.71401106) 上海市高峰高原学科建设项目
【分类号】：O43;TP18
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本文编号：1957638