【摘 要】
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群体智能算法(Swarm Intelligence Algorithm)都有各自的优点和不足,蜘蛛猴算法(Spider Monkey Optimization,SMO)作为一种新型算法,被证明在基于群体智能算法的类别中非常灵活。在测试问题数值实验的帮助下,已经表明,对于大多数问题,在可靠性(成功率),效率(平均功能评估次数)和精度(平均目标函数值)等方面,蜘蛛猴算法可以得到比粒子群算法(Parti
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群体智能算法(Swarm Intelligence Algorithm)都有各自的优点和不足,蜘蛛猴算法(Spider Monkey Optimization,SMO)作为一种新型算法,被证明在基于群体智能算法的类别中非常灵活。在测试问题数值实验的帮助下,已经表明,对于大多数问题,在可靠性(成功率),效率(平均功能评估次数)和精度(平均目标函数值)等方面,蜘蛛猴算法可以得到比粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)、人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Optimization,ABC)等算法更优的结果。所以我们有理由相信SMO算法将在基于群体智能的优化算法领域具有很好的发展前景。SMO算法是一种新型群体智能算法,具有很大的发展潜力,但是仍存在很多不足。本文针对该算法后期收敛速度慢、易陷入局部极值和鲁棒性差的问题,提出了增加权重的蜘蛛猴算法(Weighted Spider Monkey Optimization,WSMO)。在本地领导人阶段和本地领导人决策阶段对蜘蛛猴个体的原位置引入线性递减的惯性权重,促进算法对解空间进行全局搜索,这种方法也在很大程度上增加了蜘蛛猴种群的多样性,防止算法陷入可能在迭代过程中遇到的局部最优解。并且增强了算法的局部开采能力避免算法停滞、促进算法快速收敛。通过6个基准函数的数值实验的结果表明改进后的算法比原始蜘蛛猴算法在收敛速度、寻优精度和鲁棒性等方面均有改进。特别地,WSMO算法对原始蜘蛛猴算法性能的改善在求解多峰函数优化问题时体现得更加显著。
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