典型文献
使用高斯分布估计策略的改进樽海鞘群算法
文献摘要：
针对樽海鞘群算法在求解复杂优化问题时存在种群多样性减弱、易于陷入局部最优等不足,提出了一种使用高斯分布估计策略的改进樽海鞘群算法(salp swarm algorithm using elite pool strategy and Gaussian distribution estimation strategy,GDESSA).首先提出一种精英池选择策略,领导者位置在每次更新时随机从精英池中选择一个个体作为食物源,增强领导者的探索能力,丰富种群多样性.其次利用高斯分布估计策略对追随者公式进行改进,通过拟合优势群体信息,修正种群进化方向,增强算法的寻优能力.使用CEC2017测试函数对改进算法进行测试,并通过统计分析、收敛性分析、稳定性分析、Wilcoxon检验、Friedman检验、Iman-Davenport检验评估改进算法性能.仿真结果表明:本文提出的改进策略能有效提高算法性能;提出的改进算法相比其他算法,具有更快的收敛速度和更好的收敛精度.
文献关键词：
樽海鞘群算法;高斯分布估计;精英池;函数优化
中图分类号：
作者姓名：
汤安迪;韩统;徐登武;周欢;谢磊
作者机构：
空军工程大学航空工程学院,陕西西安710038;空军工程大学研究生院,陕西西安710038;中国人民解放军94855部队,浙江衢州324000
文献出处：
引用格式：
[1]汤安迪;韩统;徐登武;周欢;谢磊-.使用高斯分布估计策略的改进樽海鞘群算法)[J].系统工程与电子技术,2022(07):2229-2240
A类：
高斯分布估计,GDESSA,精英池,Iman
B类：
估计策略,樽海鞘群算法,优化问题,种群多样性,局部最优,优等,salp,swarm,algorithm,using,elite,pool,strategy,Gaussian,distribution,estimation,选择策略,领导者,一个个,食物源,探索能力,追随者,过拟合,种群进化,增强算法,寻优能力,CEC2017,测试函数,改进算法,收敛性分析,稳定性分析,Wilcoxon,Friedman,Davenport,检验评估,算法性能,改进策略,收敛速度,收敛精度,函数优化
AB值：
0.352281
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