基于均衡池和莱维飞行的饥饿游戏搜索算法

作者：张大明; 赵彦清; 徐嘉庆

来源：计算机应用研究, 2023, 40(05): 1368-1374.

DOI：10.19734/j.issn.1001-3695.2022.09.0541

• 饥饿游戏搜索算法
• tent映射
• 动态均衡池
• 莱维飞行

针对饥饿游戏搜索算法(hunger games search, HGS)存在收敛速度慢和易陷入局部最优等缺点，提出了一种基于均衡池和莱维飞行的饥饿游戏搜索算法(equilibrium Lévy hunger games search, ELHGS)。该算法首先利用tent映射产生更具多样性的初始种群；受到平衡优化器算法(EO)的启发，提出一种基于动态均衡池收敛的更新公式，其动态调整的更新策略使算法的全局搜索能力增强；为了进一步增强算法跳出局部最优的能力，在一定条件下对种群实施基于莱维飞行的变异操作。对23个基准函数进行仿真实验，结果显示与原始HGS算法相比，ELHGS求解精度更高、收敛更为迅速，在高维度多峰函数问题上效果最为显著。