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[1]瞿 佳,周 文,胡 伟,等.一种基于自适应动态惯性权重加压缩因子的人工藻算法[J].安徽师范大学学报(自然科学版),2017,(6):538-543.
 Artificial algae algorithm based on a dynamic self-adaptive inertia weight and compression factor[J].Journal of Anhui Normal University(Natural Science),2017,(6):538-543.
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一种基于自适应动态惯性权重加压缩因子的人工藻算法(PDF)
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《安徽师范大学学报(自然科学版)》[ISSN:1001-2443/CN:34-1064/N]

卷:
期数:
2017年第6期
页码:
538-543
栏目:
数学与计算机科学
出版日期:
2017-12-30

文章信息/Info

Title:
Artificial algae algorithm based on a dynamic self-adaptive inertia weight and compression factor
作者:
瞿 佳 周 文 胡 伟 徐 昌
Author(s):
-
关键词:
人工藻算法自适应动态惯性权重压缩因子
Keywords:
-
分类号:
-
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
针对标准的人工藻算法( AAA)会由于参数选取不当等原因导致过早收敛和易陷入局部最优解等问题,本文提出一种自适应动态惯性权重( SW )加压缩因子(CF )的人工藻算法( 犆犉犛犠犃犃犃 ) . 为了平衡算法的全局探索和局部改良能力,自适应动态惯性权重被引入到人工藻算法中:为了控制和 约束人工藻位置的移动距离,压缩因子被引入到人工藻算法的位置更新中,从而提高算法的收敛速 度 . 最后文章利用 4 个标准测试函数对改进的算法进行了仿真测试 . 仿真结果表明,基于自适应动态 惯性权重加压缩因子的人工藻算法相比现有的其他四种算法具有较高的优化性能 .
Abstract:

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
更新日期/Last Update: 2017-12-29