解决无优化问题的一种改进猫群算法

摘要

猫群算法是解决无优化问题,寻找全局最优解的一种新的群体智能算法,由于猫群算法时间复杂性较大,单纯的利用它求解无优化问题,收敛时间会很长,不能得到精确的结果.为了解决这个问题并提高精确度和缩短算法收敛时间,提出了一种改进的猫群算法,称为自适应动态猫群算法.首先,在速度方程中增加一个自适应惯性权重,再使用一个自适应加速系数.其次,通过使用先前维数的信息和一个新的因子,得到了由平均位置和速度信息构成的一个新的位置更新方程.最后通过实验验证了新的猫群算法的有效性,能够消耗很少的收敛时间和在最少的迭代次数下得到最优解.