針對共生生物搜索算法存在易早熟、收斂速度慢等缺陷,提出一種基于子種群拉伸操作的精英共生生物搜索算法.在"互利共生"階段,根據(jù)適應(yīng)度值將種群劃分為兩個(gè)子種群,設(shè)計(jì)有針對性的進(jìn)化策略,使兩個(gè)子種群分別負(fù)責(zé)開發(fā)和探索,有效地平衡算法的收斂速度與精度;在"偏利共生"階段,利用最優(yōu)個(gè)體的方向性引導(dǎo)信息,引入拉伸因子和差分?jǐn)_動(dòng)向量,并修正個(gè)體更新模式,從而在提高算法收斂速度的同時(shí)保證種群的多樣性;模擬寄生體和宿主的生物關(guān)系,提出精英"寄生"機(jī)制,進(jìn)一步平衡算法在整個(gè)迭代過程中的探索與開發(fā)能力.對與標(biāo)準(zhǔn)共生生物算法、改進(jìn)后的共生生物搜索算法以及其他4個(gè)群智能進(jìn)化算法在17個(gè)函數(shù)上的測試結(jié)果進(jìn)行比較分析,結(jié)果表明所提出的算法精度更佳,收斂速度優(yōu)勢明顯.

【文章頁數(shù)】：10 頁


本文編號(hào)：4056979