计算机应用

作者：邱仲睿, 苗虹, 曾成碧

单位：四川大学 电气工程学院，成都 610065

关键词：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

基金：四川省科学技术厅重点研发项目(2021YFG0218);成都市科学技术局技术创新项目(2021?RK00?00016?ZF)

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以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黏菌的位置更新公式，以提高算法的收敛速度和收敛精度；然后，应用区间自适应的反向学习（IAOBL）策略生成反向种群，以提升种群的多样性和质量，从而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23个测试函数，将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23.39%~55.97%。实验结果表明，MSISMA的收敛速度、求解精度和鲁棒性明显较优。

来源：2023年第3期

《计算机应用》期刊编辑部

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