控制与决策

作者：张达敏,陈忠云,辛梓芸,张绘娟,闫威

单位：贵州大学大数据与信息工程学院，贵阳550025,,贵州大学大数据与信息工程学院，贵阳550025,,贵州大学大数据与信息工程学院，贵阳550025,,贵州大学大数据与信息工程学院，贵阳550025,,贵州大学大数据与信息工程学院，贵阳550025,

关键词：混沌映射;疯狂算子;惯性权重;樽海鞘群算法;函数优化

基金：贵州省自然科学基金项目(黔科合基础[2017]1047号).

针对樽海鞘群算法求解精度不高和收敛速度慢等缺点,提出一种基于疯狂自适应的樽海鞘群算法.引入Tent混沌序列生成初始种群,以增加初始个体的多样性;在食物源位置上引入疯狂算子,增强种群的多样性;在追随者位置更新公式中引入自适应惯性权重,使算法的全局搜索和局部搜索能力得到更好的平衡.使用统计分析、收敛速度分析、Wilcoxon检验、经典基准函数和CEC2014函数的标准差评估改进樽海鞘群算法的效率.结果表明,改进算法具有更好的全局搜索能力和求解鲁棒性,同时,寻优精度和收敛速度也比原来算法有所增强,尤其在求解高维和多峰测试函数上,改进算法拥有更好的性能.

来源：2020年第9期

《控制与决策》期刊编辑部

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