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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>集成隨機慣性權(quán)重和差分變異操作的iSSA算法

      集成隨機慣性權(quán)重和差分變異操作的iSSA算法

      2021-05-18 | pdf | 1.28 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　為了提高樽海鞘群算法（ Salp swarmΔ Igorithm，SSA）的收斂速度、計算精度和全局優(yōu)化能力，在分析總結(jié)粒子群優(yōu)化（ Particle Swarm Optimization，PSO和差分進化（ Differential evolution，DE）算法相關(guān)研究成果后，提出了一種集成PSO算法隨機慣性權(quán)重和DE算法差分變異操作的改進SSA算法——iSSA。首先，將PSO算法的隨機慣性權(quán)重引入SSA算法的追隨者位置更新公式中，用于增強和平衡SSA算法的勘探與開發(fā)能力;其次，用DE算法的變異操作替代SSA算法的領(lǐng)導者位置更新操作，以提高SSA算法的收斂速度和計算精度。為了檢驗隨杋慣性權(quán)重和差分變異操作對SSΔ算法的改進效果，在多個高維基準函數(shù)上進行了仿真實驗，并與其他改進SSA算法進行了比較。實驗結(jié)果及分析表明，與SSA算法和兩個典型的改進SSA算法（ESSA和 CASSA）相比，集成隨機慣性權(quán)重和差分變異操作的iSSA算法，在沒有増加算法時間復雜度的情況下，顯著地提高了SSA算法的收斂速度、計算精度和全局優(yōu)化能力，并且優(yōu)于ESSA算法和 CASSA算法。

      算法 優(yōu)化 工程
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