【摘 要】
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针对蝗虫优化算法(GOA)在求解高维复杂函数的全局最优值时收敛精度不高、收敛速度较慢的问题,给出两类基于非线性权重的新型蝗虫优化算法(NGOA).NGOA1主要改进了位置更新公式中的线性自适应参数,并将其作为当前最优位置的权重,以利于平衡算法的探索与开发能力.NGOA2是在NGOA1的基础上,给出精英蝗虫位置更新策略.该方法提高了算法的收敛速度,且具有理想的收敛精度.9个基准函数的测试结果表明:NGOA1、NGOA2的寻优性能远胜于GOA、基于曲线自适应的蝗虫优化算法(CAGOA).NGOA2能够收敛到多
【机 构】
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宁夏大学数学统计学院,宁夏银川 750021
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针对蝗虫优化算法(GOA)在求解高维复杂函数的全局最优值时收敛精度不高、收敛速度较慢的问题,给出两类基于非线性权重的新型蝗虫优化算法(NGOA).NGOA1主要改进了位置更新公式中的线性自适应参数,并将其作为当前最优位置的权重,以利于平衡算法的探索与开发能力.NGOA2是在NGOA1的基础上,给出精英蝗虫位置更新策略.该方法提高了算法的收敛速度,且具有理想的收敛精度.9个基准函数的测试结果表明:NGOA1、NGOA2的寻优性能远胜于GOA、基于曲线自适应的蝗虫优化算法(CAGOA).NGOA2能够收敛到多个测试函数的全局最优值,是求解高维复杂函数的有效工具.
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