典型文献
一种基于非线性惯性权重的海鸥优化算法
文献摘要：
针对海鸥算法(SOA)在求解最优化问题中的不足和算法性能依赖于参数的选取等缺点,提出一种基于惯性权重的海鸥优化算法(Inertia Seagull optimization algorithm,I-SOA),采用非线性递减的惯性权重计算附加变量A的值来调整的海鸥的位置,通过莱维飞行和随机指数值增加海鸥飞行的随机性,增强算法搜索寻优的全局能力,避免算法寻优搜索陷入局部优值;通过12个基准测试函数将I-SOA与标准PSO,SOA,GA算法进行测试比较.实验对比结果表明,所提出的I-SOA优化算法具有较快的收敛速度、较高的求解精度和全局收敛能力.
文献关键词：
海鸥优化算法;莱维飞行;全局寻优;惯性权重;函数优化
中图分类号：
作者姓名：
秦维娜;张达敏;尹德鑫;蔡朋宸
作者机构：
贵州大学 大数据与信息工程学院,贵阳550025
文献出处：
引用格式：
[1]秦维娜;张达敏;尹德鑫;蔡朋宸-.一种基于非线性惯性权重的海鸥优化算法)[J].小型微型计算机系统,2022(01):10-14
A类：
B类：
非线性惯性权重,海鸥优化算法,海鸥算法,SOA,最优化问题,和算,算法性能,Inertia,Seagull,optimization,algorithm,非线性递减,权重计算,莱维飞行,指数值,随机性,增强算法,算法寻优,部优,基准测试函数,PSO,GA,实验对比,收敛速度,全局收敛,收敛能力,全局寻优,函数优化
AB值：
0.385052
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