基于配对机制的人类学习优化算法研究

摘要：

群体智能算法是模拟生物进化或动物群体协作的搜索机制,其目标是快速有效地搜索复杂问题的解空间,寻求全局最优解.近几年,模仿人类学习机制,提出了一种新的群体智能算法,即人类学习优化(HLO)算法.基于HLO算法,结合人类社会婚配现象获得的启发,首次提出一种基于配对机制的人类学习优化算法(PHLO).人类学习优化算法(PHLO)包含四个运算符——随机学习运算符、个体学习运算符、配对学习运算符和社会学习运算符.以0-1背包问题作为测试基准,将新算法的优化结果与HLO、模拟退火算法(SA)进行比较.实验结果表明,无论收敛速度还是寻优精度,PHLO都明显优于HLO算法和SA算法.

关键词：群体智能算法、人类学习优化算法、配对学习、模拟退火

所属期刊栏目：51

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家人事部高层次留学人员回国工作资助项目No.200461 National High Level Talents Attracting Program of China 200461

在线出版日期：2018-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：546-549