基于量子行为和差分进化的改进蜻蜓算法

摘要

cqvip:针对原始蜻蜓算法易陷入局部最小值导致全局搜索能力较差,以及蜻蜓算法后期种群缺乏多样性易出现停滞现象等缺陷问题,提出量子行为和差分进化融合策略下的改进蜻蜓算法(QDEDA)。量子行为的融入改进了算法中蜻蜓个体的位置更新方式,差分进化的融入增强了算法中的信息交流,量子行为和差分进化融合策略实现了优化该算法向最优解方向搜索。最后选取8个标准测试函数进行实验验证,与原始蜻蜓算法、灰狼算法和粒子群算法进行对比分析,QDEDA在收敛速度和寻优精度方面均实现改善。