多策略融合的改进黏菌算法

作者：邱仲睿; 苗虹; 曾成碧

来源：计算机应用, 2022, 1-10.

• 黏菌算法
• 区间自适应反向学习
• 布朗运动
• 莱维飞行
• 更新策略

针对标准黏菌算法(SMA)存在的容易陷入局部最优解、收敛速度慢以及求解精度低等问题，提出了一种多策略融合的改进黏菌算法(MSISMA)。首先，引入布朗运动和莱维飞行机制，增强算法的搜索能力；其次，根据算法进行的不同阶段分别改进了黏菌的位置更新公式，提高算法的收敛速度和收敛精度；再次，应用区间自适应的反向学习策略生成反向种群，提升种群的多样性和质量，提高算法的收敛速度；最后，引入收敛停滞监测策略，当算法陷入局部最优时，通过对部分黏菌个体的位置重新初始化使算法跳出局部最优。选取了23个测试函数，将所提出的MSISMA与平衡黏菌算法(ESMA)、黏菌-自适应引导差分进化混合算法(SMA-AGDE)、SMA、海洋捕食者算法(MPA)和平衡优化器(EO)进行测试和比较，并对算法运行结果进行Wilcoxon秩和检验。相较于对比算法，MSISMA在19个测试函数上获得最佳平均值，在12个测试函数上获得最佳标准差，优化精度平均提升了23.39%～55.97%。实验结果表明，MSISMA的收敛速度、求解精度和鲁棒性都有明显的提升。

• 单位
  四川大学