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申请/专利权人：江西理工大学
摘要：本发明公开了一种改进的群居蜘蛛优化算法，具体步骤包括：S1利用混沌映射反向学习策略初始化蜘蛛种群，设置种群中各个参数；S2计算非线性动态概率因子PF；S3计算蜘蛛的个体适应度值、权重值和震动感知力；S4计算非线性惯性权重，并通非线性惯性权重的结果更新雌性蜘蛛的位置；S5依据交配半径进行雌雄蜘蛛交配操作，产生的子代通过贪婪选择替换种群中最差蜘蛛位置；S6通过高斯变异对蜘蛛个体位置进行扰动操作；S7判定是否达到最大迭代次数，如果达到最大迭代次数，则进入步骤S8，否则进入步骤S3；S8结束循环操作，输出结果。本发明通过对SSO算法进行了改进，使得算法全局搜索能力提高，并提高了收敛速度和收敛精度。
主权项：1.一种改进的群居蜘蛛优化算法，该方法的特征在于包括如下步骤：S1、利用混沌映射反向学习策略初始化蜘蛛种群，设置种群中各个参数。1利用Logistic映射，在D维空间中，生成蜘蛛种群中N个蜘蛛的初始位置xi。2根据Logistic映射后生成的N个初始解xi，生成相对应的N个反向初始解nxi。3将生成xi和nxi的2N个蜘蛛初始位置按其适应度值从小到大进行排序，选择前N个作为初始化的蜘蛛群。S2、计算非线性动态概率因子PF。S3、计算蜘蛛的个体适应度值、权重值和震动感知力。S4、计算非线性惯性权重，并通非线性惯性权重的结果更新雌性蜘蛛的位置。S5、依据交配半径进行雌雄蜘蛛交配操作，产生的子代通过贪婪选择替换种群中最差蜘蛛位置。1计算交配半径，支配性雄性蜘蛛与交配半径内的雌性蜘蛛构成集合TG。2在集合TG内，根据轮盘赌的法则来确定交配概率。3交配产生的新蜘蛛xnew通过贪婪选择来更新蜘蛛种群。S6、通过高斯变异对蜘蛛个体位置进行扰动操作。S7、判定是否达到最大迭代次数，如果达到最大迭代次数，则进入步骤S8，否则进入步骤S3。S8、结束循环操作，输出结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西理工大学 一种改进的群居蜘蛛优化算法
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