摘要
在人群搜索优化算法(Seeker Optimization Algorithm, SOA)和樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm, SSA)的基础上,提出了一种新的SOA-SSA混合算法。SOA-SSA算法基于双种群进化策略,种群中的部分个体由人群搜索优化算法进化,其余个体由樽海鞘群算法进化。该算法中SOA和SSA的个体都使用信息共享机制实现协同进化;增加了种群的多样性,避免了算法过早收敛。选取12个高维函数和5个PID参数优化进行了实验。结果表明,该算法在高维函数和PID参数优化方面都是可行的。与其它算法相比,SOA-SSA算法的收敛速度快、精度高、鲁棒性强,有更好的优化性能。
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单位昆明理工大学; 自动化学院; 建筑工程学院