基于随机替换和混合变异的蜻蜓算法
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TP301.6

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国家自然科学基金(61562037)、江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ180442)、研究生创新专项基金项目(YC2018-S330)


Dragonfly Algorithm based on random Substitution and hybrid Mutation
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    摘要:

    针对基本蜻蜓算法(dragonfly algorithm, DA)容易陷入局部最优、收敛速度慢及寻优精度低等缺陷,提出了基于随机替换和混合变异的蜻蜓算法(dragonfly algorithm based on random substitution and hybrid mutation, DASM)。首先,利用混沌映射提升初始解的质量;其次,引入中心点随机替换策略,从而提高算法收敛速度;最后,通过对种群个体进行变异操作,从而跳出局部最优,提高算法收敛精度。仿真实验结果表明,提出的改进算法相比基本蜻蜓算法和部分改进算法,有较好的寻优性能。

    Abstract:

    Aiming at the shortages of basic dragonfly algorithm with easy to fall into local optimum, slow convergence speed and low search precision, a new algorithm based on random substitution and hybrid mutation (DASM) is proposed. Firstly, chaotic mapping is used to enhance the quality of initial solution. Secondly, a random substitution strategy of the center point is introduced to improve the convergence rate of the algorithm. Finally, in order to jump out of the local optimum and improve the convergence precision, the individual population is mutated. The experimental results show that the proposed algorithm is much better than basic dragonfly algorithm and its several improved algorithms in optimization performance.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张水平,高栋. 基于随机替换和混合变异的蜻蜓算法[J]. 科学技术与工程, 2020, 20(22): 9108-9115.
zhang shui ping, gao dong. Dragonfly Algorithm based on random Substitution and hybrid Mutation[J]. Science Technology and Engineering,2020,20(22):9108-9115.

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  • 收稿日期:2019-10-22
  • 最后修改日期:2020-04-28
  • 录用日期:2020-01-05
  • 在线发布日期: 2020-08-25
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