采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法
Aquila optimization algorithm using hybrid search strategies
1. 广西民族大学 人工智能学院, 南宁 530006
2. 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室, 南宁 530006
摘要
针对阿奎拉优化算法（AO）存在的不足，提出一种采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法（HAO）。首先，利用动态调整函数平衡算法的全局探索与局部开发；其次，利用混沌自适应权重来增强算法的全局搜索能力、加快算法的收敛速度；最后，设计新的个体变异概率系数，采用改进型差分变异策略，利用适应度值较优个体引领群体中其他个体开展搜索活动，保持了种群的多样性，增强了算法跳出局部最优的能力。通过八个基准测试函数和10个CEC2019测试函数，以及一个工程应用问题的数值实验仿真对所提算法进行实验验证。实验结果表明，所提算法的全局收敛速度和优化精度均得到了明显地改善，跳出局部最优的能力得到了增强。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61662005)
广西自然科学基金资助项目(2021GXNSFAA220068)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.04.0128
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第10期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3026-3032
文章编号: 1001-3695(2022)10-022-3026-07
发布历史
[2022-06-06] 优先出版
[2022-10-05] 印刷出版
引用本文
付小朋, 王勇, 冯爱武. 采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (10): 3026-3032. (Fu Xiaopeng, Wang Yong, Feng Aiwu. Aquila optimization algorithm using hybrid search strategies [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (10): 3026-3032. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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