【蚁狮算法】基于柯西变异的蚁狮优化算法求解单目标优化
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1 简介
针对蚁狮优化算法较易陷入局部最优停滞,收敛精度低以及收敛速度较慢等问题,将自适应t分布的柯西变
异融入到蚁狮优化算法中,提出了基于柯西变异的蚁狮优化算法(CALO).该算法采用轮盘赌的方法挑选出
精英蚁狮个体,改善蚁狮群体的适应性,提高种群的总体寻优效率;采用具有自适应的柯西变异算子使得蚁
狮个体受局部极值点约束力下降,能够快速跳出局部最优,大大提高了全局搜索能力和收敛速度;通过9个单
模态,多模态标准测试函数对CALO,ALO,FPA和BA四种算法进行函数测试对比,实验仿真结果表明该改进算
法是切实可行的,具有更优的收敛速度和寻优精度
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