一种狼群智能算法及收敛性分析

发布时间：2017-08-26 04:13

  本文关键词：一种狼群智能算法及收敛性分析

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【摘要】：针对狼群算法求解复杂函数时容易陷入局部极值、计算耗费大、学习能力差等局限性,提出一种狼群智能算法.首先,通过构建智能猎杀行为提高算法自适应学习能力,降低算法的计算耗费,构建双高斯函数更新法以增强算法全局搜索能力;然后,运用马尔科夫过程证明狼群智能算法的收敛性;最后,对多种典型测试函数进行仿真实验并与多种智能算法进行对比分析.实验结果表明,所提出算法具有全局收敛性强、计算耗费低、寻优精度高等优势.
【作者单位】： 空军工程大学装备管理与安全工程学院;空军预警学院预警情报系;
【关键词】： 狼群智能算法 智能猎杀 双高斯函数 马尔科夫过程
【基金】：国家自然科学基金项目(71601183)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引言智能优化算法一般建立在生物智能或物理现象基础之上,通过模拟某些自然现象或过程求解复杂优化问题[1].常见的智能优化算法包括:粒子群算法(PSO)[2-4]、人工鱼群算法(AFSA)[5-6]、人工蜂群算法(ABC)[7-8]、布谷鸟搜索算法(CS)[9]、蝙蝠算法(BA)[10]等,各种群智能算法在求

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本文编号：739585