基于混合DE算法的改进海豚群算法

发布时间：2022-02-23 02:09

　　为了提高海豚群优化算法的优化能力,针对基本海豚群算法搜索阶段易陷入局部最优和早熟收敛的缺陷,将DE入算法,提出了一种改进的海豚群算法。算法通过DE的交叉和变异机制避免局部最优。测试结果表明,改进的算法在收敛速度和寻优精度方面有更好的表现。 

【文章来源】：价值工程. 2019,38(11)

【文章页数】：3 页

【文章目录】：
0 引言
1 基本海豚群算法
    1.1 初始化
    1.2 关键阶段
        1.2.1 搜索阶段
        1.2.2 呼叫接收阶段
        1.2.3 捕食阶段
2 基于DE算法的改进
3 函数测试
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]混沌海豚群优化灰色神经网络的空中目标威胁评估[J]. 李卫忠,李志鹏,江洋,刘唐.  控制与决策. 2018(11)
[2]海豚群算法（英文）[J]. Tian-qi WU,Min YAO,Jian-hua YANG.  Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. 2016(08)
[3]基于DE算法的建筑3D打印完全遍历路径规划研究[J]. 李荣帅.  江西科学. 2016(03)
[4]基于改进DE算法的矿井通风网络非线性优化求解[J]. 司俊鸿,王小军,黄欣.  煤炭工程. 2016(03)
[5]改进DE算法求解混合流水车间负荷平衡问题[J]. 韩忠华,董晓婷,史海波,朱一行.  计算机集成制造系统. 2016(02)



本文编号：3640653