人工搜索群算法(Artificial search swarm algorithm, ASSA)是受人類士兵通過信息交流完成目標搜索行為及過程啟發(fā)而設計的一種仿生智能算法.針對基本人工搜索群算法中固定參數可能導致算法過早陷入局部最優(yōu)解的缺陷,提出一種動態(tài)參數改進人工搜索群算法(Improved artificial search swarm algorithm, IASSA).通過引入全局權重系數改善偵查行為中搜索群的歷史經驗位置,從而加強全局最優(yōu)個體對整個種群的引導作用;利用動態(tài)協(xié)同參數提高士兵協(xié)同行為的搜索概率,以加強種群之間局部信息交流;采用動態(tài)步長策略提高算法的收斂速度和收斂精度;為了檢驗改進算法的優(yōu)化性能,采用15個測試函數進行仿真實驗.實驗結果表明,所提出的改進算法可有效避免早熟現象,在收斂速度和收斂精度上較基本人工搜索群算法和若干同類優(yōu)化算法有顯著提高.

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