【摘要】：從小雞更新公式、優(yōu)化方式和基于認(rèn)知多樣性變異三方面改進(jìn)雞群算法。在小雞位置更新過(guò)程中加入自我學(xué)習(xí)系數(shù),并向所在種群公雞學(xué)習(xí),同時(shí)對(duì)未知空間進(jìn)行探索;采用逆序協(xié)同優(yōu)化異步實(shí)現(xiàn)策略提高算法解決更高維度問(wèn)題的能力;充分利用個(gè)體認(rèn)知多樣性,使個(gè)體最優(yōu)以一定概率發(fā)生變異,從而帶領(lǐng)群體逃離局部最優(yōu),收斂到全局最優(yōu)。Benchmark function測(cè)試表明,改進(jìn)的雞群算法優(yōu)于其他優(yōu)化算法。模型數(shù)據(jù)反演結(jié)果表明,該算法具有很強(qiáng)的全局搜索能力,反演精度較高,同時(shí)抗噪能力很強(qiáng)。
[Abstract]:Chicken swarm algorithm was improved from three aspects: chicken update formula, optimization method and mutation based on cognitive diversity. The self-learning coefficient is added in the updating process of chicken position, and the rooster of the population is studied, and the unknown space is explored, and the ability of the algorithm to solve the higher dimension problem is improved by using the asynchronous strategy of inverse sequence cooperative optimization. By making full use of individual cognitive diversity, the individual optimality can mutate with a certain probability, thus leading the population to escape from the local optimum, and converging to the global optimal. Benchmark function test shows that the improved chicken swarm algorithm is superior to other optimization algorithms. The model data inversion results show that the algorithm has strong global search ability, high inversion accuracy and strong anti-noise ability.
【作者單位】： 東北石油大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院;東北大學(xué)秦皇島分校資源與材料學(xué)院;
【基金】：東北石油大學(xué)研究生創(chuàng)新科研項(xiàng)目(YJSCX2016-005NEPU)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP18

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9 ;[J];;年期

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本文編號(hào)：2337042