精英反向黄金正弦被囊群优化算法

摘要

针对被囊群算法(Tunicate Swarm Algorithm,TSA)存在的收敛精度低,寻优性能不足等问题,结合精英反向学习策略与黄金正弦算法,提出了精英反向黄金正弦被囊群算法(Elite Opposition-based Golden-Sine Tunicate Swarm Algorithm,EGolden-STSA)。该算法通过提高种群多样性及其质量,提升了算法收敛速度与寻优精度。通过对10个基本测试函数进行寻优实验,且与单一策略改进算法进行对比,结果显示出精英反向黄金正弦被囊群优化算法具有更好的寻优能力,验证了优化方法的有效性。将改进的算法进一步用于求解高维问题,实验结果同样显示了其具有良好的寻优性能,算法改进效果明显。