基于反向学习的状态空间模型进化算法

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成果类型：

期刊论文

作者：

李俊日;李茂军;陈满

作者机构：

长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南长沙 410114

[李俊日; 陈满; 李茂军] 长沙理工大学

语种：

中文

关键词：

状态空间模型;进化算法;反向学习

期刊：

工业控制计算机

ISSN：

1001-182X

年：

2021

卷：

期：

页码：

91-93

DOI：

10.3969/j.issn.1001-182X.2021.02.032

机构署名：

本校为第一机构

院系归属：

电气与信息工程学院

摘要：

由于状态空间模型进化算法（SEA）易受初始种群的影响,精度不高,容易早熟等问题。因此,提出了一种基于反向学习的状态空间模型进化算法（OLSEA）。通过对状态进化矩阵G重新构造实现全局搜索,增强了全局探索和局部搜索能力;算法结合了反向学习策略,提高了算法搜索效率,增强了跳出局部最优的能力;利用8种基准测试函数对算法有效性分析。仿真实验表明,OLSEA在搜索能力,收敛精度和计算结果的稳定性等方面均有大幅提升。

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