文献类型：期刊文章

作　　者：汤安迪[1] 韩统[2] 徐登武[3] 谢磊[1]

TANG Andi;HAN Tong;XU Dengwu;XIE lei(Graduate School,Air Force Engineering University,Xi’an Shaanxi 710038,China;School of Aeronautics Engineering,Air Force Engineering University,Xi’an Shaanxi 710038,China;Unit 94855,Quzhou Zhejiang 324000,China)

机构地区：[1]空军工程大学研究生院,西安710038 [2]空军工程大学航空工程学院,西安710038 [3]94855部队,浙江衢州324000

出　　处：《计算机应用》

基　　金：陕西省自然科学基金资助项目(2020JQ-481);航空科学基金资助项目(201951096002)。

年　　份：2021

卷　　号：41

期　　号：8

起止页码：2265-2272

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对哈里斯鹰优化(HHO)算法存在的收敛精度低、收敛速度慢、易于陷入局部最优的不足,提出了一种混沌精英哈里斯鹰优化(CEHHO)算法。首先,引入精英等级制度策略,以充分利用优势种群来增强种群多样性以及提升算法收敛速度和精度;其次,利用Tent混沌映射调整算法关键参数;然后,使用一种非线性能量因子调节策略来平衡算法的开发与探索;最后,使用高斯随机游走策略对最优个体施加扰动,并在算法停滞时,利用随机游走策略使算法有效跳出局部最优。通过对20个基准测试函数在不同维度下进行仿真实验,来评估算法的寻优能力。实验结果表明,改进算法的表现优于鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化(GWO)算法、粒子群优化(PSO)算法和生物地理优化(BBO)算法,性能较原始HHO算法有明显提升,验证了改进算法的有效性。

关 键 词：哈里斯鹰优化算法  混沌算子  等级制度  随机游走 非线性权重  基准测试函数  

分 类 号：TP301.6]