基于增强个体信息交流的蜻蜓算法

发布时间：2018-10-17 11:21

【摘要】：提出一种基于增强个体信息交流的蜻蜓算法(EIDA)。针对基本蜻蜓算法存在的不足,EIDA引入三种策略:贪婪策略、平衡策略和组合策略。贪婪策略的核心在于充分利用上下代优秀个体的信息,提高收敛速度;平衡策略用于个体从全局搜索向局部开发过渡,使算法更稳定;组合策略则用于增强局部开发能力,提高解的精度。八个典型复杂函数的仿真测试表明,EIDA的全局搜索能力强,收敛速度快,求解精度高。
[Abstract]:A dragonfly algorithm (EIDA). Based on enhancing individual information exchange is proposed. Aiming at the shortcomings of the basic dragonfly algorithm, EIDA introduces three strategies: greedy strategy, balance strategy and combination strategy. The core of greedy strategy is to make full use of the information of the superior individuals of the next generation to improve the convergence speed; the balance strategy is used to make the algorithm more stable through the transition from global search to local development; the combination strategy is used to enhance the ability of local development. Improve the accuracy of the solution. The simulation results of eight typical complex functions show that EIDA has strong global searching ability, fast convergence speed and high accuracy.
【作者单位】： 广东工业大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61502108) 广东省自然科学基金(No.2014A030313512,No.2014A030313629) 广东省重大科技专项(No.2014B010111007) 广东省公益研究与能力建设专项(No.2016A010101027) 广东省科技计划项目(No.2013B011304007)
【分类号】：TP18

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本文编号：2276495