人类行为和t-分布变异策略改进的鸽群优化算法
倪云峰
梁佳豪
王静
郭苹
西安科技大学通信与信息工程学院 西安 710600
摘要：针对鸽群优化算法(PIO)全局搜索能力弱、容易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于人类行为和t-分布变异策略改进的鸽群优化算法,采用人类行为策略对鸽群优化算法中的地图和指南针算子进行改进,实现种群分布的多样性,采用t-分布变异策略对鸽群优化算法中的地标算子进行改进,提升算法的探索和开发能力,综合两种改进方法提升了算法跳出局部最优解的能力和全局搜索精度.在11个测试函数上与经典的PIO、其他五种算法以及其他学者改进的算法进行对比,实验结果表明,综合两种算法改进的鸽群优化算法具有更优的收敛精度和更快的收敛速度.
关键词：改进鸽群搜索算子人类学习行为t-分布全局搜索局部寻优
分类号：TP301(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61701393)陕西省教育厅科学研究计划项目(19JK0528)陕西省教育厅科学研究计划项目(19JK0531)
论文发表日期：2024-12-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 3555-3561 )
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