多策略强化的金豺优化算法
Multi-strategy strengthening golden jackal optimization
上海工程技术大学 管理学院, 上海 201620
摘要
为了解决金豺优化算法种群多样性差、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，提出了一种多策略强化的金豺优化算法(Strengthening golden jackal optimization，SGJO)。首先，采用混沌精英池策略生成精英种群以增强种群多样性并提高初始解质量；再者，利用自适应扰动因子更新个体位置以扩大算法的寻优范围；最后，基于种群内个体差异引入柯西高斯突变策略，以解决算法易陷入局部最优的难题且有效提高收敛速度。通过在基准测试函数与CEC2021测试函数的基础上进行策略有效性实验，并与其他群智能优化算法对比实验，验证SGJO算法的寻优性能，并通过Wilcoxon秩和检验与汽车侧面碰撞优化问题，验证SGJO算法的稳健性和有效性。实验结果表明，多策略强化的金豺优化算法有效增强了算法的寻优能力及收敛速度，与其他算法相比具有一定的优越性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61673258,61075115)
上海市自然科学基金资助项目(19ZR1421600)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.05.0150
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第12期
发布历史
[2024-09-10] 优先出版
引用本文
林雨珊, 刘升. 多策略强化的金豺优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (12). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.05.0150. (Lin Yushan, Liu Sheng. Multi-strategy strengthening golden jackal optimization [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (12). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.05.0150. )
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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