检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:李旭 乔学工 LI Xu;QIAO Xuegong(Institute of Information and Computer,Taiyuan University of Technology,Taiyuan 030600,China)
机构地区:[1]太原理工大学信息与计算机学院,山西太原030600
出 处:《电子设计工程》2022年第15期10-15,共6页Electronic Design Engineering
基 金:国家自然科学基金项目(51279122)。
摘 要:光子搜索算法是以物理学领域的光子特性为基础的算法,具有较好的全局收敛性和较高的搜索效率,但是该算法的局部开发能力较差,无法找到更准确的最优解。针对光子搜索算法收敛精度低的问题,文中引入了哈里斯鹰优化算法(HHO)和收敛因子,并且改进了逃逸能量函数,提出了一种基于哈里斯鹰优化的自适应光子搜索算法(HHO-APSA)。在经典的基准测试函数上对HHO-APSA算法进行测试,结果表明,所提出的算法很大程度上改善了光子搜索算法的收敛精度,提高了局部开发能力。A photon search algorithm is an algorithm based on the characteristics of photons in the field of physics.It has good global convergence and high search efficiency,but the local development ability of the algorithm is poor.It is impossible to find a more accurate optimal solution.Aiming at the problem of low convergence accuracy of photon search algorithm,this paper introduces Harris Hawk Optimization(HHO)of improving the escape energy function and convergence factor,and proposes a method which is Adaptive Photon Search Algorithm based on Harris Hawk Optimized(HHO-APSA).We tested the HHOAPSA on the classic benchmark function,the results show that the proposed algorithm greatly improves the convergence accuracy and local development ability of photon search algorithm.
关 键 词:光子搜索算法 哈里斯鹰优化算法 局部优化 收敛因子 逃逸能量
分 类 号:TN99[电子电信—信号与信息处理]
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