融合递减策略与Fuch混沌机制的改进YSGA算法

摘要：

为增强绯鲵鲣算法搜索的覆盖性及寻优的精准性以优化全局探索能力和局部开采能力,提出一种融合步长因子递减策略与混沌局部增强机制的改进绯鲵鲣优化算法(IYSGA).首先,该改进算法在标准YSGA算法基础上,设计了一种动态的步长因子递变模式以实现绯鲵鲣算法高效全面的搜索,此策略有利于提高算法的搜索效率并扩大寻优范围;其次,混沌搜索机制则是借鉴Fuch映射理论优越的混沌特性与较好的局部收敛性能而构造的一种当前最优解的局部再开采方式,以完成对YSGA算法的局部搜索性能的改善.该耦合方法对YSGA的改进,有利于实现IYSGA算法全局探索与局部搜索能力间的多轮动态迭代平衡.最后,通过数值实验验证了IYSGA算法优越的并行迭代寻优性能与稳健性.

关键词：智能优化算法(IOA)、绯鲵鲣优化算法(YSGA)、步长因子递减策略、混沌增强机制、Fuch映射

所属期刊栏目：15

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省重点攻关项目;辽宁省科技厅博士科研启动基金;辽宁省教育厅基础研究基金项目;辽宁省自然科学基金

在线出版日期：2021-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：564-576