文献类型：期刊文章

作　　者：陈雷[1,2] 蔺悦[1] 康志龙[3]

CHEN Lei;LIN Yue;KANG Zhi-long(School of Microelectronic,Tianjin University,Tianjin 300072,China;School of Information Engineering,Tianjin University of Commerce,Tianjin 300134,China;School of Electronic Information Engineering,Hebei University of Technology,Tianjin 300401,China)

机构地区：[1]天津大学微电子学院,天津300072 [2]天津商业大学信息工程学院,天津300134 [3]河北工业大学电子信息工程学院,天津300401

出　　处：《控制理论与应用》

基　　金：国家自然科学基金项目(61401307);河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2018045);天津市企业科技特派员项目(18JCTPJC57500)资助.

年　　份：2020

卷　　号：37

期　　号：8

起止页码：1766-1780

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：樽海鞘群算法是一种新型的群智能优化算法.与其他智能优化算法相比,樽海鞘群算法的优化求解策略仍有待改进,以进一步提高该算法的求解精度和寻优效率.本文提出一种基于衰减因子和动态学习的改进樽海鞘群算法,通过在领导者更新阶段添加衰减因子,提高算法的局部开发能力,在跟随者更新阶段引入动态学习策略,提高算法的全局搜索能力.本文对16个测试函数进行实验,将提出的改进算法与其他智能优化算法比较,实验结果表明,本文提出的改进算法在收敛精度和收敛速度方面有较大提升,具有良好的优化性能.

关 键 词：樽海鞘群算法  衰减因子  动态学习  群智能 优化算法

分 类 号：TP18]