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面向全局和工程优化问题的混合进化JAYA算法

刘景森 杨杰 李煜

刘景森, 杨杰, 李煜. 面向全局和工程优化问题的混合进化JAYA算法[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.10.27.002
引用本文: 刘景森, 杨杰, 李煜. 面向全局和工程优化问题的混合进化JAYA算法[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.10.27.002
Hybrid Evolutionary JAYA Algorithm For Global and Engineering Optimization Problems[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.10.27.002
Citation: Hybrid Evolutionary JAYA Algorithm For Global and Engineering Optimization Problems[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.10.27.002

面向全局和工程优化问题的混合进化JAYA算法

doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.10.27.002
详细信息
  • 中图分类号: TP18

Hybrid Evolutionary JAYA Algorithm For Global and Engineering Optimization Problems

  • 摘要: 为了更好求解复杂函数优化和工程约束优化问题,进一步增强JAYA算法的寻优能力,提出一种面向全局优化的混合进化 JAYA 算法。首先在计算当前最优和最差个体时引入反向学习机制,提高最优和最差个体跳离局部极值区域的可能性;然后在个体位置更新中引入并融合正弦余弦算子和差分扰动机制,不仅增加了种群的多样性,而且较好平衡与满足了算法在不同迭代时期对探索和挖掘能力的不同需求;最后在算法结构上采用奇偶不同的混合进化策略,有效利用不同演化机制的优势结果,进一步提升了算法的收敛性和精度。之后给出了算法流程伪代码,理论分析证明了改进算法的时间复杂度与基本JAYA相同,而通过6种代表性算法在包含和组合了30个基准函数的CEC2017测试套件上进行的多维度函数极值优化测试,以及对6个具挑战性的工程设计问题的优化求解,都清楚地表明改进后算法的寻优精度、收敛性能和求解稳定性均有显著提升,在求解CEC复杂函数和工程约束优化问题上有着明显优势。

     

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  • 网络出版日期:  2022-01-01

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