文件名称：论文研究-含有动态自适应惯性权重的蜘蛛猴优化算法.pdf
文件大小：685KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-10-01 15:37:17
论文研究
蜘蛛猴算法（Spider Monkey Optimization，SMO）是受蜘蛛猴觅食行为启发提出的一种群集智能优化算法，为增强蜘蛛猴算法的局部搜索性能，提出一种基于动态自适应惯性权重的SMO算法（DWSMO）。通过在惯性权重中引入目标函数值，使得惯性权重随着目标函数值的变化而动态改变，从而减少惯性权重变化的盲目性，有效平衡算法的全局探索能力以及局部开发能力。将改进的蜘蛛猴算法在函数优化问题上进行测试，仿真实验结果表明，改进的蜘蛛猴算法可有效提高函数寻优精度，加快收敛速度，且具有较强的稳定性。