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基于蜻蜓算法的改进研究

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Computer Science and Application 1386

Study on Improvement of Dragonfly

Algorithm

Xiaoping Hu, Feiwu Zhou^*

Engineering Research Center of Advanced Mining Equipment, Ministry of Education, Hunan University of

Science and Technology, Xiangtan Hunan

Received: Jul. 4^th, 2019; accepted: Jul. 18^th, 2019; published: Jul. 25^th, 2019

Abstract

An improved dragonfly algorithm (IDA) was proposed to overcome the disadvantages of the stan-

dard dragonfly algorithm, such as slow convergence rate and easy to be trapped in local solutions.

In order to improve the ability of balancing exploration and exploitation, IDA algorithm proposes

two kinds of nonlinear function that can dynamically adjust the convergence factors of the align-

ment weight and cohesion weight. Grey Wolf mechanism has good performance in exploitation

and rate of convergence. In order to improve the convergence accuracy and speed of the dragonfly

algorithm, the grey Wolf mechanism was incorporated into the dragonfly algorithm. In the late

iteration of the algorithm, the diversity of the population decreases, which makes the algorithm

easy to fall into the local solution. The lowliest place elimination series is introduced to improve

the diversity of the population and make the algorithm jump out of the local solution. The im-

proved algorithm is simulated with six complex functions and compared with the other three al-

gorithms. The results show that the convergence accuracy, convergence speed and stability of IDA

algorithm are better than the other three algorithms.

Keywords

Dragonfly Algorithm, Nonlinear Function, Grey Wolf Mechanism, Lowliest Place Elimination Series

基于蜻蜓算法的改进研究

胡小平，周非无^*

湖南科技大学先进矿山装备教育部工程研究中心，湖南湘潭

收稿日期：2019年7月4日；录用日期：2019年7月18日；发布日期：2019年7月25日

^*通讯作者。

文于蜻蜓算法的改进研究[J]. 计算机科学与应用, 2019, 9(7): 1377-1386.

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