典型文献
基于差分进化改进的蝗虫优化算法
文献摘要：
蝗虫算法(Grasshopper optimization algorithm,GOA),是一种以蝗虫群体行为为理论基础的新群智能算法,其性能优越,但仍然存在求解精度不高,收敛速度慢,陷入局部最优的不足.为了提高蝗虫算法的求解精度和收敛速度,减低其搜索盲目性,提出了一种基于差分进化改进的蝗虫优化算法(DE-GOA).在蝗虫算法的迭代后期,加入差分进化策略增加种群多样性,提高整个算法的全局寻优能力.最后将改进的差分进化蝗虫算法与基本蝗虫算法GOA,PSO算法,GA算法,FPA算法,FA算法,BA算法在11个标准测试函数进行寻优实验对比,实验结果表明DE-GOA算法相比其他算法具有明显的优势.
文献关键词：
蝗虫算法;差分进化;迭代寻优;函数优化;种群多样性
中图分类号：
作者姓名：
宋长新;马克
作者机构：
上海城建职业学院 机电工程与信息学院,上海 201415;青海师范大学 档案馆,青海 西宁 810008
文献出处：
引用格式：
[1]宋长新;马克-.基于差分进化改进的蝗虫优化算法)[J].自动化技术与应用,2022(03):12-16
A类：
B类：
改进的蝗虫优化算法,蝗虫算法,Grasshopper,optimization,algorithm,GOA,群体行为,群智能算法,性能优越,收敛速度,速度慢,局部最优,减低,盲目性,DE,差分进化策略,种群多样性,全局寻优,寻优能力,PSO,GA,FPA,FA,BA,标准测试函数,实验对比,迭代寻优,函数优化
AB值：
0.309628
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