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DHLO公司

swMATH ID: 18810
软件作者: 王玲;安、鲁;派、嘉兴;费敏瑞;帕诺斯·帕达洛斯(Panos M.Pardalos)。
描述: 一种多样的人类学习优化算法。人类学习优化(Human Learning Optimization)是一种简单而有效的元神经算法,其中开发了三种学习算子,即随机学习算子、个体学习算子和社会学习算子,以模拟人类的学习机制,高效地搜索最优解。然而,HLO假设所有人都具有相同的学习能力,这在真实的人类群体中是不真实的,因为人类的智商分数(人类学习能力的最重要指标之一)遵循高斯分布,并随着社会和技术的发展而增加。受此启发,本文提出了一种多样性人类学习优化算法(DHLO),其中引入了高斯分布和动态调整策略。通过采用一组高斯分布参数值代替常数来分散DHLO的学习能力,增强了算法的鲁棒性。此外,通过与动态更新操作的配合,DHLO可以调整到更好的参数值,从而增强算法的全局搜索能力。最后,将DHLO应用于处理CEC05基准函数和背包问题,并将其性能与标准HLO以及其他八种元神经算法(二进制差分进化、简化二进制人工鱼群算法、自适应二进制和谐搜索、,二进制重力搜索算法、二进制蝙蝠算法、二进制人工蜂群、双速离散粒子群优化和改进的二进制粒子群优化。实验结果表明,该DHLO算法在搜索精度和可扩展性方面优于其他算法。
主页: http://rd.springer.com/article/10.1007%2FS1898-016-0444-2
关键词: 人类学习优化;高斯分布;超神经主义者;全局优化;计算实验
相关软件: 中国电子05
引用于: 2文件

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