水平结构竞争-互利群落优化算法

摘要：

为了求解一些非线性优化问题的全局最优解,采用水平结构竞争-互利群落动力学理论,提出了一种新的水平结构竞争-互利群落优化算法(HS-CBCO).在该算法中,每个种群由若干生物个体组成,种群间相互作用主要是竞争和互利,种群内部各个体之间存在相互影响.运用群落动力学理论开发出了6个算子,其中竞争和互利算子可实现个体跨种群交换信息,而普通影响和强烈影响算子可实现种群内的个体之间的信息交换,从而确保了个体间的信息的充分交换;新生算子可适时补充新个体到种群中,而死亡算子可将种群中的虚弱个体适时清除掉,从而提升了该算法跳出局部陷阱的能力.测试结果表明,HS-CBCO算法的求精能力、探索能力及其两者的协调性均优良,且具有全局收敛性的特点,为复杂优化问题全局最优解的求解提供了解决方案.

关键词：群智能优化算法、水平结构竞争-互利群落动力学、种群动力学、全局最优解

所属期刊栏目：14

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No. 71874134 国家自然科学基金;the Key Project of Natural ScienceBasic Research Plan of Shaanxi Province under Grant No. 2019JZ-30 陕西省自然科学基础研究计划-重点项目;the Humanity andSocial Science Programming Foundation of Ministry of Education of China under Grant No. 15YJA910002 教育部人文社会科学研究规划基金项目;the Social Science Foundation of Shaanxi Province under Grant Nos. 2017S035, 2018S49 陕西省社会科学基金

在线出版日期：2020-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：688-702