融合多策略的改进秃鹰搜索算法

摘要：

针对秃鹰搜索算法(BES)存在全局搜索性能与局部开发能力不协调、易陷入局部最优等缺陷,提出一种融合多策略的改进秃鹰搜索算法(IBES).采用凸型自适应控制因子使算法在迭代寻优过程中可根据搜索进程动态调整位置更新方程以修正模型,实现自适应寻优,有效平衡算法的全局搜索性能和局部开发能力;引入折射反向学习机制可对问题当前解在其解空间内进行折射反向学习找到与之对应的折射反向解,增加寻到最优解的概率,提升算法求解精度和收敛速度;同时,利用定向重组与诱导突变策略实现种群个体多维信息的重组和突变,提升个体质量和种群多样性,增加算法跳出局部最优的机率,提高搜索精度.以最优值、平均值、标准差和平均收敛代数作为算法性能的评价指标,对10个不同基准测试函数进行数值仿真实验,实验结果验证了所提改进方法的有效性及IBES算法的优越性.此外,经IBES算法优化后的PID神经网络控制器响应速度快、超调量小、调节时间短,进一步验证了算法的实用性.

关键词：秃鹰搜索算法、凸型自适应控制因子、折射反向学习机制、定向重组与诱导突变策略、PID神经网络控制器

所属期刊栏目：39

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2024-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：69-77