一种基于化学反应优化和粒子群优化的混合型优化算法
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航空科学基金(20160152001);一院高校联合创新基金(CALT201603)


A Hybrid Algorithm Based on Chemical Reaction Optimization and Particle Swarm Optimization
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    摘要:

    针对现有化学反应优化算法存在的不足,提出一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO) 和自适应化学反应优化算法(adaptive chemical reaction optimization,ACRO)相结合的混合算法(a hybrid optimization based on ACRO and PSO,ACRO-PSO)。在ACRO 算法的领域算子基础上,融入PSO 算法的全局算子,加入权重系 数控制本地搜索和全局搜索的比例,修改分解反应合化合反应出现的时机,利用化合反应输出最优解,采用标准测 试函数对ACRO-PSO 进行性能分析。仿真结果表明,ACRO-PSO 算法能高效地解决待优化问题。

    Abstract:

    To solve the shortcomings existing in chemical reaction optimization algorithm, ACRO-PSO algorithm with balanced global search and local search ability is proposed, which combines both advantages of adaptive chemical reaction optimization (ACRO) and particle swarm optimization (PSO). Based on ACRO algorithm domain operator, introduce the global operator of PSO algorithm. Moreover, a weight factor is added to control the ratio of local search and global search, the existing time of the decomposition reaction and combination reaction are modified and a standard test function is adopted to carry out performance analysis for ACRO-PSO. The simulation results show that the ACRO-PSO algorithm can effectively solve the problem to be optimized.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

陈 亮.一种基于化学反应优化和粒子群优化的混合型优化算法[J].,2019,38(01).

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  • 收稿日期:2018-11-05
  • 最后修改日期:2018-11-24
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  • 在线发布日期: 2019-03-22
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