基于高斯-柯西变异的帝国竞争算法优化

摘要：

为解决帝国竞争算法(Imperial Competitive Algorithm,ICA)竞争过程中收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了一种基于高斯-柯西变异的帝国竞争算法(Imperial Competitive Algorithm Based on Gauss-Cauchy Mutation,GCICA).在ICA帝国竞争时引入高斯变异,加快竞争过程中的收敛速度;帝国灭亡后多样性减少且仅在小范围区域内进行寻优,引入柯西变异,使其跳出局部最优.分析引入高斯、柯西、高斯-柯西变异后的算法在多个典型基准测试函数上的仿真结果,GCICA的收敛速度和寻优精度都得到了提升.

关键词：优化算法;帝国竞争算法;高斯变异;柯西变异

所属期刊栏目：48

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：宁夏重点研发计划重点项目;宁夏大学研究生创新项目

在线出版日期：2021-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：142-146