信息共享模型和组外贪心策略的郊狼优化算法
郊狼优化算法(Coyote Optimization Algorithm,COA)是最近提出的一种新颖群智能优化算法,具有较大的应用潜力,但存在运行时间长和搜索能力不足等问题.因此,文中提出了一种改进的COA,即基于信息共享和组外(静态)贪心的COA(COA based on Information sharing and Static greed selection,ISCOA).首先,构建一种新型的信息共享模型,用于子群所有郊狼的成长,在郊狼成长前期,共享信息差异性大,以增加种群的多样性,在效狼成长后期,共享信息差异性小,以强化开采能力;其次,构建一种新的组内成长方式,即前期主要采用信息共享模型的成长方式,以郊狼的信息共享为主强化探索能力,后期主要采用原算法的成长方式,以alpha狼和文化趋势的引导为主强化开采能力;最后,将原算法的组内贪心算法改成组外贪心算法,即静态贪心算法,以便提高算法的稳定性和实现目标函数计算等的并行处理,提高运行速度.大量复杂的CEC2017函数优化实验结果表明,与COA相比,ISCOA在29个10维和30维函数上分别获得了23和24个函数的优势,其平均运行时间分别是COA的86.3％和85.7％,降低了运行时间;与7个最先进的算法相比,ISCOA在10维和30维函数上的平均排名分别是1.48和1.69,分别获得了17和18个第一,具有更好的优化效果.运用于实际工程问题的实验结果表明,ISCOA得到了最好的结果,证明了ISCOA有更强的搜索能力和竞争性以及更好的应用前景.
群智能优化算法、郊狼优化算法、贪心算法、探索能力、开采能力
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国家自然科学基金;河南省高等学校重点科研项目
2020-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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