-
题名融合多项式差分学习与逐维变异的混沌蜉蝣算法
- 1
-
-
作者
毛清华
赵冰
李阳
-
机构
燕山大学经济管理学院
-
出处
《北京航空航天大学学报》
北大核心
2025年第12期4080-4092,共13页
-
文摘
由于蜉蝣算法(MA)前期收敛速度缓慢,后期收敛精度也不高。基于此,将多项式差分学习和逐维变异相结合,构造一种融合多项式差分学习和逐维变异策略的混沌蜉蝣算法(LOPMA)。该算法提出改进Logistic混沌使初始解均匀分布,避免算法出现早熟现象;采用逐维变异策略,防止算法受不同维度之间影响陷入局部最优;采用多项式差分策略对蜉蝣算法进行改进,通过改善种群间信息交流来提升算法的寻优精度。并将3种改进策略分别引入仿真,进行消融实验对比分析,证明每种改进策略的有效性。在12个可变维度的基准测试函数上对LOPMA进行仿真对比分析,在CEC2017测试函数上将其他6种智能优化算法与较为新颖的其他策略改进的蜉蝣算法与LOPMA进行对比实验。结果表明:将多项式差分学习和逐维变异相结合,使LOPMA具有更好的稳定性、更快的收敛速度和更高的精度。
-
关键词
蜉蝣算法
改进型Logistic混沌
逐维变异
多项式差分学习
cec2017测试函数
-
Keywords
ephemera algorithm
improved Logistic chaos
dimensional variation
polynomial difference learning
cec2017 test function
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
