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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(jī)慣性權(quán)重和差分變異操作的iSSA算法

      集成隨機(jī)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(fèi)

      資料介紹

      　　為了提高樽海鞘群算法（ Salp swarmΔ Igorithm，SSA）的收斂速度、計(jì)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(jìn)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(jī)慣性權(quán)重和DE算法差分變異操作的改進(jìn)SSA算法——iSSA。首先，將PSO算法的隨機(jī)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(qiáng)和平衡SSA算法的勘探與開(kāi)發(fā)能力;其次，用DE算法的變異操作替代SSA算法的領(lǐng)導(dǎo)者位置更新操作，以提高SSA算法的收斂速度和計(jì)算精度。為了檢驗(yàn)隨杋慣性權(quán)重和差分變異操作對(duì)SSΔ算法的改進(jìn)效果，在多個(gè)高維基準(zhǔn)函數(shù)上進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，并與其他改進(jìn)SSA算法進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析表明，與SSA算法和兩個(gè)典型的改進(jìn)SSA算法（ESSA和 CASSA）相比，集成隨機(jī)慣性權(quán)重和差分變異操作的iSSA算法，在沒(méi)有増加算法時(shí)間復(fù)雜度的情況下，顯著地提高了SSA算法的收斂速度、計(jì)算精度和全局優(yōu)化能力，并且優(yōu)于ESSA算法和 CASSA算法。

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