全局引导和相互作用的郊狼优化算法及其应用
Coyote optimization algorithm with global guidance and coyote interaction and its application
1. 河南师范大学 计算机与信息工程学院, 河南 新乡 453007
2. 湖北省肿瘤医院 妇瘤科, 武汉 430079
摘要
针对新型的郊狼优化算法（COA）在解决复杂优化问题时收敛速度慢、全局搜索能力不足的问题，提出了一种嵌入全局引导和相互作用的郊狼优化算法（GCCOA）。首先在组内所有郊狼的成长过程中，构建一种全局引导的alpha狼，增强开采能力，提高收敛速度；然后提出一种相互作用的文化趋势，使得组内的文化趋势受到组内郊狼相互作用的影响，以此提高算法全局搜索能力；最后，将GCCOA运用到CEC2017复杂函数优化和医学图像增强上。大量实验结果表明，与COA、HFPSO、CSPSO和β-GWO等算法相比，在29个函数上，GCCOA获得22个第一，有更好的全局搜索能力和收敛质量。应用于医学图像增强的实验结果表明，与COA等算法相比，GCCOA能更好地解决医学图像增强中参数优化问题。所以，GCCOA是一种很有潜力的优化算法。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(U1704158)
河南省高等学校重点科研项目(19A520026)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.04.0136
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第9期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2711-2717
文章编号: 1001-3695(2020)09-030-2711-07
发布历史
[2020-09-05] 印刷出版
引用本文
张新明, 付子豪, 陈海燕, 等. 全局引导和相互作用的郊狼优化算法及其应用 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (9): 2711-2717. (Zhang Xinming, Fu Zihao, Chen Haiyan, et al. Coyote optimization algorithm with global guidance and coyote interaction and its application [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (9): 2711-2717. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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