基于混合DE算法的改進海豚群算法

王旭

摘要：為了提高海豚群優化算法的優化能力，針對基本海豚群算法搜索階段易陷入局部最優和早熟收斂的缺陷，將DE入算法，提出了一種改進的海豚群算法。算法通過DE的交叉和變異機制避免局部最優。測試結果表明，改進的算法在收斂速度和尋優精度方面有更好的表現。

Abstract： In order to improve the optimization ability of dolphin swarm optimization algorithm， an improved dolphin swarm algorithm is proposed by incorporating DE into the algorithm to overcome the shortcomings of local optimum and premature convergence in the search phase of basic dolphin swarm algorithm. The algorithm avoids local optimum through the crossover and mutation mechanism of DE. The test results show that the improved algorithm has better performance in convergence speed and optimization accuracy.

關鍵詞：海豚群算法;改進;收斂;自適應;組合優化

Key words： dolphin swarm algorithm;improvement;convergence;self-adaption;combinatorial optimization

中圖分類號：O174 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1006-4311（2019）11-0156-03

0 ?引言

海豚群算法（Dolphin Swarm Algorithm，簡稱DSA）由浙江大學伍天騏教授于2016年提出的一種新型智能優化算法[1]，該算法模擬海豚回聲定位、信息交流、分工合作等生物特性和生活習性，通過搜索、呼叫、接收和捕食四個關鍵階段實現海豚群算法的尋優[2]。

對于海豚群算法改進的研究，李志鵬、李衛忠等將混沌搜索策略引入海豚群算法，通過混沌初始化、動態分群和早熟機制提高算法全局最優能力[3]。其他學者也對其進行了改進[4]。本文針對算法易陷入局部最優的缺陷，提出混合差分進化（DE）算法對算法進行改進。

4 ?結論

本文針對基本海豚群算法易陷入局部最優和早熟收斂的缺點，提出一種基于DE的改進海豚群算法。該算法在迭代過程中，DE的交叉和變異，有效避免了算法陷入局部最優和早熟的缺陷。通過仿真實驗和方法對比，驗證了本文提出的改進海豚群算法是可行有效的。

參考文獻：

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[2]Kaveh A， Farhoudi N. A new optimization method： dolphin echolocation[J]. Advances in Engineering Software， 2013， 59（5）：53-70.

[3]Wang Y， Wang T， Zhang C Z， et al. A new stochastic optimization approach—dolphin swarm optimization algorithm[J].International Journal of Computational Intelligence & Applications， 2016， 15（02）：1650011.

[4]李志鵬，李衛忠，江洋，劉唐.混沌海豚群優化灰色神經網絡的空中目標威脅評估[J/OL].控制與決策：1-7[2018-06-07].

[5]韓忠華，董曉婷， 海波，等.改進DE算法求解混合流水車間負荷平衡問題[J].計算機集成制造系統，2016，22（2）：547-557.

[6]李榮帥.基于DE算法的建筑3D打印完全遍歷路徑規劃研究[J].江西科學，2016，34（3）：370-373.

[7]司俊鴻，王小軍，黃欣.基于改進DE算法的礦井通風網絡非線性優化求解[J].煤炭工程，2016，48（3）：64-67.