文献类型：期刊文章

作　　者：李涵[1] 李文敬[1]

LI Han;LI Wenjing(Guangxi Key Laboratory of Human Computer Interaction and Intelligent Decision Making,School of Logistics Management and Engineering,Nanning Normal University,Nanning,Guangxi,530001,China)

机构地区：[1]南宁师范大学物流管理与工程学院,广西人机交互与智能决策重点实验室,广西南宁530001

出　　处：《广西科学》

基　　金：国家自然科学基金项目(61866006)资助。

年　　份：2023

卷　　号：30

期　　号：1

起止页码：208-218

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、JST、NSSD、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对金枪鱼群优化(Tuna Swarm Optimization,TSO)算法前期收敛速度慢和容易陷入局部最优等不足,提出混合策略改进的金枪鱼群优化算法(Improved Tuna Swarm Optimization Algorithm Based on Hybrid Strategy,HTSO)。首先,用Circle混沌映射初始化种群,提高种群的丰富性;其次,利用莱维飞行(Levy flight)在空间随机游走的搜索特点,提高算法在螺旋式觅食时的幅度,减少算法陷入局部最优的次数,帮助其快速找到全局最优。通过14个基准测试函数,在不同维数下比较传统TSO算法、HTSO、鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)、灰狼优化(Grey Wolf Optimizer,GWO)算法和哈里斯鹰优化(Harris Hawks Optimization,HHO)算法的性能。仿真结果表明,不管是在低维还是在高维的情况下,HTSO比其他4种算法有更好的寻优性能和鲁棒性。最后对HTSO进行wilcoxon秩和检验,验证结果表明,HTSO与其他对比算法存在显著性差异。

关 键 词：莱维飞行  Circle混沌映射  金枪鱼群优化算法  群智能优化 基准函数

分 类 号：TP301]