科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
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。
-
单位昆明理工大学; 自动化学院; 建筑工程学院
