文献类型：期刊文章

作　　者：杜兴丽[1] 刘玲[2] 袁平[1]

DU Xingli;LIU Ling;YUAN Ping(School of Computer Science and Technology,Southwest University of Science and Technology,Mianyang 621010,Sichuan,China;Educational Informationization Office,Southwest University of Science and Technology,Mianyang 621010,Sichuan,China)

机构地区：[1]西南科技大学计算机科学与技术学院,四川绵阳621010 [2]西南科技大学教育信息化推进办公室,四川绵阳621010

出　　处：《西南科技大学学报》

年　　份：2023

卷　　号：38

期　　号：3

起止页码：82-88

语　　种：中文

收录情况：CAS、IC、普通刊

摘　　要：针对爬行动物搜索算法存在早熟收敛、易陷入局部最优等问题,提出一种改进的爬行动物搜索算法(LERSA)。通过精英反向学习策略提高初始种群的质量,在种群位置更新求解适应度值的过程中加入Levy飞行策略对种群中个体位置进行更新,结合非线性加权策略改良控制参数平衡RSA算法的全局搜索与局部搜索能力。使用公开的性能验证函数、秩和检验及三杆桁架问题进行算法性能测试,结果表明改进后的算法具有良好的寻优性能,能有效解决工程优化问题。

关 键 词：爬行动物搜索算法  精英反向学习  Levy飞行  非线性加权策略  

分 类 号：T391]