基于改进的Tent混沌万有引力搜索算法
来源期刊：控制与决策2020年第4期
论文作者：张娜 赵泽丹 包晓安 钱俊彦 吴彪
文章页码：893 - 900
关键词：Tent混沌;万有引力搜索算法(GSA);成熟度;引力常数;
摘 要：万有引力搜索算法（gravitational search algorithm, GSA）相比于传统的优化算法具有收敛速度快、开拓性能强等特点,但GSA易陷入早熟收敛和局部最优,搜索能力较弱.为此,提出一种基于改进的Tent混沌万有引力搜索算法（gravitational search algorithm based on improved tent chaos, ITC-GSA）.首先,改进Tent混沌映射来初始化种群,利用Tent混沌序列随机性、遍历性和规律性的特性使得初始种群随机性和遍历性在可行域内,具有加强算法的全局搜索能力;其次,引入引力常数G的动态调整策略提高算法的收敛速度和收敛精度;再次,设计成熟度指标判断种群成熟度,并使用Tent混沌搜索有效抑制算法早熟收敛,帮助种群跳出局部最优;最后,对10个基准函数进行仿真实验,结果表明所提算法能够有效克服GSA易陷入早熟收敛和局部最优的缺点,提高算法的收敛速度和寻优精度.
张娜1，赵泽丹1，包晓安1，钱俊彦2，吴彪1
1. 浙江理工大学信息学院2. 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室
摘 要：万有引力搜索算法（gravitational search algorithm, GSA）相比于传统的优化算法具有收敛速度快、开拓性能强等特点,但GSA易陷入早熟收敛和局部最优,搜索能力较弱.为此,提出一种基于改进的Tent混沌万有引力搜索算法（gravitational search algorithm based on improved tent chaos, ITC-GSA）.首先,改进Tent混沌映射来初始化种群,利用Tent混沌序列随机性、遍历性和规律性的特性使得初始种群随机性和遍历性在可行域内,具有加强算法的全局搜索能力;其次,引入引力常数G的动态调整策略提高算法的收敛速度和收敛精度;再次,设计成熟度指标判断种群成熟度,并使用Tent混沌搜索有效抑制算法早熟收敛,帮助种群跳出局部最优;最后,对10个基准函数进行仿真实验,结果表明所提算法能够有效克服GSA易陷入早熟收敛和局部最优的缺点,提高算法的收敛速度和寻优精度.
关键词：Tent混沌;万有引力搜索算法(GSA);成熟度;引力常数;
