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YYPO-SA:一种新的基于YYPO和SA的混合单目标随机优化算法

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针对原阴阳对优化算法(YYPO)早熟易收敛的问题,在YYPO算法中的阴阳两点交换阶段加入模拟退火算法(SA)策略,提出了两种使用不同交换策略的新算法,即YYPO-SA1和YYPO-SA2,统称为YYPO-SA.YYPO-SA算法既保持了YYPO轻量级的特点,又综合了YYPO优秀的全局搜索能力和SA良好的局部搜索性能.算法采用2013年进化计算大会的单目标实参算法竞赛中使用的28个测试函数进行性能评估,将YYPO-SA和YYPO、自适应阴阳对算法(AYYPO)、改进的阴阳对算法(IYYPO),以及另三个性能优越的单目标优化算法,即灰狼优化算法、鲸鱼优化算法,正弦余弦算法进行性能比较.实验结果表明YYPO-SA能取得更为稳定的求优能力和更高的计算精度.最后通过一个工程优化任务来展示新算法的性能.
YYPO-SA:novel hybrid single-object optimization algorithm based on Yin-Yang-pair optimization and simulated annealing

李大海、刘庆腾、艾志刚

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江西理工大学 信息工程学院,江西 赣州341000

阴阳对优化 模拟退火算法 单目标优化

国家自然科学基金校级项目

61563019205200100013

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.10.0364

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(7)
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