基于混沌映射的自适应樽海鞘群算法

摘要

针对樽海鞘群算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了一种基于混沌映射的自适应樽海鞘群算法.在种群初始化阶段引入混沌映射来增强种群的多样性,提高算法的收敛速度;改进领导者的更新方式,同时加入自适应权重,提高算法的探索和开发能力;改进追随者的位置更新方式,减少追随者的盲目性.通过对10个测试函数进行仿真实验,并与其他优化算法进行比较,实验结果表明,在不改变原有时间复杂度的前提下,提出的算法在收敛速度和寻优精度上有较大的提升,具有更好的优化性能.