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基于蜻蜓算法的改进研究

更新时间：2019-11-05 21:30:19 大小：908K 上传用户：杨义查看TA发布的资源 标签：蜻蜓算法 下载积分：0分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

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

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