基于指数惯性权重和自适应变异的樽海鞘算法

摘要

针对樽海鞘算法(SSA)求解精度低,收敛速度慢,易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于指数惯性权重和自适应t分布变异的改进樽海鞘算法.通过用最优位置替代个体位置改进了跟随者位置更新公式,提升了其寻优能力.将带有随机扰动项的指数递减惯性权重引入到改进后的跟随者位置更新公式中,平衡了算法全局搜索和局部搜索能力.在搜索过程中对每次更新后的位置以一定概率进行自适应t分布变异,避免其陷入局部最优.将改进算法与4种算法在8个不同维度、峰度的测试函数上进行了对比测试,并将其应用到2种工程设计问题中,结果表明:改进算法具有更好的全局和局部搜索能力,以及更高的寻优精度和更快的收敛速度,同时在求解实际问题时也表现出良好性能.