基于认知多样性变异的鸡群算法协同优化异步实现

发布时间：2018-11-17 07:58

【摘要】：从小鸡更新公式、优化方式和基于认知多样性变异三方面改进鸡群算法。在小鸡位置更新过程中加入自我学习系数,并向所在种群公鸡学习,同时对未知空间进行探索;采用逆序协同优化异步实现策略提高算法解决更高维度问题的能力;充分利用个体认知多样性,使个体最优以一定概率发生变异,从而带领群体逃离局部最优,收敛到全局最优。Benchmark function测试表明,改进的鸡群算法优于其他优化算法。模型数据反演结果表明,该算法具有很强的全局搜索能力,反演精度较高,同时抗噪能力很强。
[Abstract]:Chicken swarm algorithm was improved from three aspects: chicken update formula, optimization method and mutation based on cognitive diversity. The self-learning coefficient is added in the updating process of chicken position, and the rooster of the population is studied, and the unknown space is explored, and the ability of the algorithm to solve the higher dimension problem is improved by using the asynchronous strategy of inverse sequence cooperative optimization. By making full use of individual cognitive diversity, the individual optimality can mutate with a certain probability, thus leading the population to escape from the local optimum, and converging to the global optimal. Benchmark function test shows that the improved chicken swarm algorithm is superior to other optimization algorithms. The model data inversion results show that the algorithm has strong global search ability, high inversion accuracy and strong anti-noise ability.
【作者单位】： 东北石油大学地球科学学院;东北大学秦皇岛分校资源与材料学院;
【基金】：东北石油大学研究生创新科研项目(YJSCX2016-005NEPU)资助
【分类号】：TP18

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本文编号：2337042