文献类型：期刊文章

作　　者：汤安迪[1,2] 韩统[1] 徐登武[3] 周欢[1] 谢磊[2]

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

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

出　　处：《系统工程与电子技术》

基　　金：陕西省自然科学基金(2020JQ-481,2021JM-224);航空科学基金(201951096002)资助课题。

年　　份：2022

卷　　号：44

期　　号：7

起止页码：2229-2240

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对樽海鞘群算法在求解复杂优化问题时存在种群多样性减弱、易于陷入局部最优等不足,提出了一种使用高斯分布估计策略的改进樽海鞘群算法(salp swarm algorithm using elite pool strategy and Gaussian distribution estimation strategy,GDESSA)。首先提出一种精英池选择策略,领导者位置在每次更新时随机从精英池中选择一个个体作为食物源,增强领导者的探索能力,丰富种群多样性。其次利用高斯分布估计策略对追随者公式进行改进,通过拟合优势群体信息,修正种群进化方向,增强算法的寻优能力。使用CEC2017测试函数对改进算法进行测试,并通过统计分析、收敛性分析、稳定性分析、Wilcoxon检验、Friedman检验、Iman-Davenport检验评估改进算法性能。仿真结果表明:本文提出的改进策略能有效提高算法性能;提出的改进算法相比其他算法,具有更快的收敛速度和更好的收敛精度。

关 键 词：樽海鞘群算法  高斯分布估计  精英池  函数优化

分 类 号：TP301.6]