基于混沌初始化和高斯变异的鸽群算法

摘要：

针对鸽群优化算法在求解非线性优化问题中,容易陷入局部最优,收敛精度不高的问题,提出改进的鸽群优化算法.采用混沌映射中的立方映射方法对鸽群位置进行初始化,增加种群的多样性;引入高斯变异算子,弥补鸽群算法容易陷入局部最优的不足,提高算法的全局搜索能力和搜索效率;在地标算子中添加递减因子,能够有效避免算法由于过早收敛而陷入局部最优,提高算法的收敛精度.测试19个基准函数和电力系统经济调度工程应用实验的结果表明,改进后算法与其它群智能算法相比,拥有更好的寻优能力.

关键词：鸽群优化算法、非线性优化、混沌映射、立方映射、高斯变异算子、递减因子、电力经济调度

所属期刊栏目：44

分类号：TP18;TP301.6(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;广西自然科学基金项目;广西自然科学基金项目;广西民族大学科研基金

在线出版日期：2023-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1112-1121