第 34卷 第 8期 控 制 与 决 策 Vol.34 No.8
2019年 8月 Control and Decision Aug. 2019
文章编号: 1001-0920(2019)08-1654-09 DOI: 10.13195/j.kzyjc.2018.0006
基于精英混沌搜索策略的交替正余弦算法
郭文艳
†
, 王 远, 戴 芳, 刘 婷
(西安理工大学 理学院,西安 710054)
摘 要: 正余弦算法是一种新的基于种群的随机寻优方法, 利用正余弦函数使解震荡性地趋于全局最优解, 其线
性调整策略及较弱的局部搜索能力严重地影响了算法的性能. 为了提高正弦余弦算法的计算精度, 提出基于精英
混沌搜索策略的交替正余弦算法. 新算法采用基于对数曲线的非线性调整策略修改控制参数, 利用精英个体的混
沌搜索策略增强算法的开发能力, 并将基于该策略的正余弦算法与反向学习算法交替执行增强算法的探索能力,
降低算法的时间复杂度, 提高算法的收敛速度. 对 23 个基准测试函数进行仿真实验, 与改进的正余弦算法以及最
新的基于启发式的算法进行比较, 深入的参数实验分析以及比较结果验证了所提出算法的有效性, 统计分析证实
了所提出算法的优越性.
关键词: 正余弦算法;混沌搜索;非线性策略;反向学习;粒子群优化;灰狼优化
中图分类号: TP301.6 文献标志码: A
Alternating sine cosine algorithm based on elite chaotic search strategy
GUO Wen-yan
†
, WANG Yuan, DAI Fang, LIU Ting
(School of Science,Xi’an University of Technology,Xi’an 710054,China)
Abstract: The sine cosine algorithm (SCA) is a new population-based stochastic optimization method. It uses sine and
cosine functions to fluctuate the solution run to the global optimal solution. Its linear adjustment strategy and weak local
search ability seriously affect the performance of the algorithm. In order to improve the calculation accuracy of the sine
cosine algorithm, an alternating sine cosine algorithm based on the elite chaotic search strategy is proposed, which uses
the nonlinear adjustment strategy based on logarithmic curve to modify the control parameters, uses the elite individuals’
chaotic search strategy to enhance the exploitation ability of the algorithm. The SCA based on this strategy and the
opposition-based learning algorithm are alternately implemented to enhance the exploration ability, reduce the time
complexity and improve the convergence speed of the algorithm. The proposed method has been tested by 23 benchmark
test functions, and compared with the improved SCA and the state-of-the-art heuristic algorithm. The comprehensive
parameter experiment and results analysis show the effectiveness and superiority of the proposed algorithm.
Keywords: sine cosine algorithm;chaotic search;nonlinear strategy;opposition-based learning;particle swarm
optimization;grey wolf optimization
0 引
基于种群的随机优化算法是求解优化问题的
重要方法之一, 也是求解全局优化问题的有效方法,
受到了国内外众多学者的关注, 在图像处理、 数据
处理、工程应用等领域得到了广泛应用
[1-2]
. 通常对
于一组随机产生的初始种群,利用不同的数学方法或
随机操作在解搜索空间内对其进行演化更新, 在优化
过程中实现信息互换, 能方便地从不同搜索空间获
取信息, 兼顾了算法的全局搜索能力和局部开发能
力. 基于种群的优化算法随机地寻找优化问题的最
优解, 不能保证一次运行便能找到解, 但是, 随着种群
规模和迭代次数的增加,找到全局最优解的概率会增
大. 近年来, 有效的群智能优化算法有粒子群优化算
法
[1]
(particle swarm optimization, PSO) 和灰狼优化算
法
[2]
(grey wolf optimization, GWO)等.
正 余弦 算 法
[3]
(sine cosine algorithm, SCA) 于
2016 年提出, 利用正余弦函数的数学模型使解震荡
性地趋于最优解,算法中随机性参数和自适应参数较
好地平衡了算法的开发和探索能力. SCA 具有参数
少、易实现、结构简单、收敛速度快等优点, 但也存
收稿日期: 2018-01-02;修回日期: 2018-03-27.
基金项目: 国家自然科学基金项目(61772416, 11601419).
责任编委: 孙秋野.
†
通讯作者. E-mail: wyguo@xaut.edu.cn.