| 一种基于并行搜索策略的苍狼算法 |
| |
| 引用本文： | 符 强,汪鹏君,童 楠.一种基于并行搜索策略的苍狼算法[J].计算机应用研究,2016,33(6). |
| |
| 作者姓名： | 符 强 汪鹏君 童 楠 |
| |
| 作者单位： | 宁波大学科学技术学院 浙江宁波;宁波大学 信息科学与工程学院 浙江宁波,宁波大学 信息科学与工程学院 浙江宁波,宁波大学科学技术学院 浙江宁波 |
| |
| 基金项目： | 宁波市自然科学基金资助项目(No.2014A610069); 浙江省教育厅科研项目(No.Y201326770) |
| |
| 摘 要： | 作为一种新型群体智能方法，苍狼算法模拟了苍狼在群体捕食过程中的搜索跟踪、包围、攻击等行为。分析了该算法的优化机理，并对算法优化过程进行了数学定义及描述。提出了一种基于并行搜索策略的改进型苍狼算法，将狼群分组，在整个搜索过程中同时进行局部开发和全局探索活动，以更好地满足目标搜寻的要求。通过典型的基准测试函数对算法进行了性能仿真测试。实验结果表明，与其他群体智能优化方法相比，改进型苍狼算法在收敛速度、收敛精度及鲁棒性等方面均具有一定优势。
|
| 关 键 词： | 苍狼算法 群体智能 并行搜索策略 仿生机制 函数优化 |
| 收稿时间： | 2015/1/30 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2016/4/29 0:00:00 |
An improved Grey Wolf Algorithm Based on Parallel Search Strategies |
| |
| FU Qiang,WANG Peng-jun and TONG Nan.An improved Grey Wolf Algorithm Based on Parallel Search Strategies[J].Application Research of Computers,2016,33(6). |
| |
| Authors: | FU Qiang WANG Peng-jun and TONG Nan |
| |
| Affiliation: | College of Science and Technology,Ningbo University;Department of Information Science and Engineering,Ningbo University,Department of Information Science and Engineering,Ningbo University,College of Science and Technology,Ningbo University |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | grey wolf algorithm(GWA) swarm intelligence parallel search strategies bionic evolutionism function optimization |
|
| 点击此处可从《计算机应用研究》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《计算机应用研究》下载全文 |
