| 若干新型智能优化算法对比分析研究 |
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| 引用本文： | 张九龙,王晓峰,芦磊,牛鹏飞. 若干新型智能优化算法对比分析研究[J]. 计算机科学与探索, 2022, 16(1): 88-105. DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2107028 |
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| 作者姓名： | 张九龙 王晓峰 芦磊 牛鹏飞 |
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| 作者单位： | 北方民族大学 计算机科学与工程学院,银川 750021,北方民族大学 计算机科学与工程学院,银川 750021;北方民族大学 图像图形智能处理国家民委重点实验室,银川 750021 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(62062001);宁夏自然科学基金(2020AAC03214);北方民族大学重大专项(ZDZX201901)。 |
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| 摘 要： | 智能优化算法(IOA)指的是一类以自然界的生物生存进化过程或物理现象为算法原理,用于解决最优化问题的算法,较为知名的智能优化算法有遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。智能优化算法属于启发式方法,广泛应用在解决最优化问题上,传统的群智能算法为解决一些实际问题提供了新思路。随着科学技术的进步和应用场景的改变,传统的智能优化算法在收敛速度、求解精度等方面已无法满足日益复杂的优化问题,因此不断有新的更高效的智能优化算法被提出。选取了近几年国内外提出的几种新型智能优化算法:蝴蝶优化算法(BOA)、飞蛾扑火算法(MFO)、正弦余弦优化算法(SCA)、蝗虫优化算法(GOA)、哈里斯鹰优化算法(HHO)、麻雀搜索算法(SSA)。阐述了各算法的基本原理、算法步骤、相关的改进策略及存在的优缺点。为客观对比各算法性能,进一步通过3种类型共21个测试函数及6个指标评价各算法性能,最后归纳总结各算法的特点并对智能优化算法的发展前景进行展望。
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| 关 键 词： | 智能优化算法(IOA) 蝴蝶优化算法(BOA) 飞蛾扑火算法(MFO) 正弦余弦优化算法(SCA) 蝗虫优化算法(GOA) 哈里斯鹰优化算法(HHO) 麻雀搜索算法(SSA) |
Analysis and Research of Several New Intelligent Optimization Algorithms |
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| ZHANG Jiulong,WANG Xiaofeng,LU Lei,NIU Pengfei. Analysis and Research of Several New Intelligent Optimization Algorithms[J]. Journal of Frontier of Computer Science and Technology, 2022, 16(1): 88-105. DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2107028 |
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| Authors: | ZHANG Jiulong WANG Xiaofeng LU Lei NIU Pengfei |
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| Affiliation: | (School of Computer Science and Engineering,North Minzu University,Yinchuan 750021,China;Key Laboratory for Intelligent Processing of Computer Images and Graphics of National Ethnic Affairs Commission of the PRC,North Minzu University,Yinchuan 750021,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | intelligent optimization algorithms(IOA) butterfly optimization algorithm(BOA) moth-flame optimization(MFO) sine cosine algorithm(SCA) grasshopper optimization algorithm(GOA) Harris hawks optimization(HHO) sparrow search algorithm(SSA) |
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