典型文献
基于4VA信息素的蝗虫优化算法
文献摘要：
针对标准蝗虫优化算法(Grasshopper Optimization Algorithm,GOA)存在的不足,基于对蝗虫活动习性和行为特征的模拟,结合GOA模型,提出一种基于4-乙烯基苯甲醚(4-vinylanisole,4VA)信息素的蝗虫优化算法(Grasshopper Optimization Algorithm Based on 4-vinylanisole Pheromone,VAGOA).首先,基于4VA是蝗虫的聚集信息素,设计4VA信息素表达式;其次,对不同蝗虫群体(群居型蝗虫和散居型蝗虫)中的个体分别采用不同的搜索策略,在探索和开发之间取得平衡,使算法全局探索能力和局部开发能力均得到有效提升,增强算法的全局寻优能力和规避陷入局部最优的能力.通过12个基准函数的仿真实验,并与GOA、PSO、HCUGOA、SA_CAGOA算法相比较,结果表明VAGOA的全局搜索能力有明显提高,在函数优化中明显具有更快的全局收敛速度及更好的稳定性.
文献关键词：
蝗虫优化算法(GOA);4-乙烯基苯甲醚(4VA)信息素;聚集搜索方法;分散搜索方法;智能优化全局探索;局部开发
中图分类号：
作者姓名：
赵艳玲;王勇;袁磊
作者机构：
广西民族大学人工智能学院,广西南宁 530006;广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室,广西南宁 530006;广西高校复杂系统与智能计算重点实验室,广西南宁 530006
文献出处：
引用格式：
[1]赵艳玲;王勇;袁磊-.基于4VA信息素的蝗虫优化算法)[J].广西科学,2022(05):930-939
A类：
4VA,vinylanisole,VAGOA,HCUGOA,CAGOA,聚集搜索方法,分散搜索方法,智能优化全局探索
B类：
蝗虫优化算法,Grasshopper,Optimization,Algorithm,习性,行为特征,乙烯基,苯甲醚,Based,Pheromone,聚集信息素,群居,散居,搜索策略,探索能力,局部开发,增强算法,全局寻优,寻优能力,局部最优,基准函数,PSO,SA,全局搜索,搜索能力,函数优化,显具,全局收敛,收敛速度
AB值：
0.247752
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