基于动态学习策略的群集蜘蛛优化算法
CSTR:
作者:
作者单位:

1. 东北电力大学信息工程学院,吉林省吉林市132012;
2. 哈尔滨工程大学自动化学院,哈尔滨150001.

作者简介:

王艳娇

通讯作者:

中图分类号:

TP273

基金项目:

国家自然科学基金项目(61175126);东北电力大学博士科研启动基金项目(BSJXM-2013-20).


Social spider optimization with dynamic learning strategy
Author:
Affiliation:

1. College of Information Engineering,Northeast Dianli University,Jilin 132012,China;
2. College of Automation, Harbin Engineering University,Harbin 150001,China.

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    为了提高群集蜘蛛优化(SSO) 算法的性能, 提出一种基于动态学习策略的群集蜘蛛优化(DSSO) 算法. 该算法通过群体协作过程中学习因子的动态选择, 平衡算法的搜索能力和勘探能力; 采用随机交叉策略和云模型改进协作过程个体更新方式, 在维持种群多样性的同时尽量提高收敛速度. 基于标准测试函数的仿真实验表明, DSSO 算法可有效避免早熟收敛, 在收敛速度和收敛精度上较标准SSO 算法和其余4 种较具代表性的优化算法均有显著提高.

    Abstract:

    In order to improve the performance of social spider optimization(SSO) algorithm, a social spider optimization algorithm with the dynamic learning strategy(DSSO) is proposed. In this algorithm, a dynamic selection mechanism for the learning factor in population cooperation is applied to balance solution accuracy and search speed. A manner to update individual combining randomized crossover strategy and cloud theory is proposed to improve the collaboration manner, which can maintain the diversity of the population as much as possible and improve searching speed. Experimental results on benchmark functions show that the DSSO algorithm improves convergence property and robustness compared with the representative four algorithms.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王艳娇 李晓杰 肖婧.基于动态学习策略的群集蜘蛛优化算法[J].控制与决策,2015,30(9):1575-1582

复制
相关视频

分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2014-05-30
  • 最后修改日期:2014-08-21
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2015-09-20
  • 出版日期:
文章二维码