摘要
为解决帝国竞争算法(Imperial Competitive Algorithm,ICA)竞争过程中收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了一种基于高斯-柯西变异的帝国竞争算法(Imperial Competitive Algorithm Based on Gauss-Cauchy Mutation,GCICA).在ICA帝国竞争时引入高斯变异,加快竞争过程中的收敛速度;帝国灭亡后多样性减少且仅在小范围区域内进行寻优,引入柯西变异,使其跳出局部最优.分析引入高斯、柯西、高斯-柯西变异后的算法在多个典型基准测试函数上的仿真结果,GCICA的收敛速度和寻优精度都得到了提升.
基金项目
宁夏重点研发计划重点项目(2018BFG02003)
宁夏大学研究生创新项目(GIP2020091)
NETL
NSTL
万方数据