求解高维复杂函数的两类新型蝗虫优化算法

作者：王倩; 李风军^*

来源：重庆理工大学学报：自然科学, 2021, 35(12): 277-283.

• 蝗虫优化算法
• 非线性权重
• 高维复杂函数
• 全局优化

针对蝗虫优化算法(GOA)在求解高维复杂函数的全局最优值时收敛精度不高、收敛速度较慢的问题,给出两类基于非线性权重的新型蝗虫优化算法(NGOA)。NGOA1主要改进了位置更新公式中的线性自适应参数,并将其作为当前最优位置的权重,以利于平衡算法的探索与开发能力。NGOA2是在NGOA1的基础上,给出精英蝗虫位置更新策略。该方法提高了算法的收敛速度,且具有理想的收敛精度。9个基准函数的测试结果表明:NGOA1、NGOA2的寻优性能远胜于GOA、基于曲线自适应的蝗虫优化算法(CAGOA)。NGOA2能够收敛到多个测试函数的全局最优值,是求解高维复杂函数的有效工具。