郊狼优化算法(Coyote Optimization Algorithm,COA)是最近提出的一种新颖群智能优化算法,具有较大的应用潜力,但存在运行时间长和搜索能力不足等问题。因此,文中提出了一种改进的COA,即基于信息共享和组外(静态)贪心的COA(COA based on ...
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郊狼优化算法(Coyote Optimization Algorithm,COA)是最近提出的一种新颖群智能优化算法,具有较大的应用潜力,但存在运行时间长和搜索能力不足等问题。因此,文中提出了一种改进的COA,即基于信息共享和组外(静态)贪心的COA(COA based on Information sharing and Static greed selection,ISCOA)。首先,构建一种新型的信息共享模型,用于子群所有郊狼的成长,在郊狼成长前期,共享信息差异性大,以增加种群的多样性,在效狼成长后期,共享信息差异性小,以强化开采能力;其次,构建一种新的组内成长方式,即前期主要采用信息共享模型的成长方式,以郊狼的信息共享为主强化探索能力,后期主要采用原算法的成长方式,以alpha狼和文化趋势的引导为主强化开采能力;最后,将原算法的组内贪心算法改成组外贪心算法,即静态贪心算法,以便提高算法的稳定性和实现目标函数计算等的并行处理,提高运行速度。大量复杂的CEC2017函数优化实验结果表明,与COA相比,ISCOA在29个10维和30维函数上分别获得了23和24个函数的优势,其平均运行时间分别是COA的86.3%和85.7%,降低了运行时间;与7个最先进的算法相比,ISCOA在10维和30维函数上的平均排名分别是1.48和1.69,分别获得了17和18个第一,具有更好的优化效果。运用于实际工程问题的实验结果表明,ISCOA得到了最好的结果,证明了ISCOA有更强的搜索能力和竞争性以及更好的应用前景。
针对直觉模糊环境下的三支决策建模问题,综合考虑决策者的不同风险偏好所引起的阈值变化,提出了一种基于前景理论的直觉模糊三支决策模型.首先,给出了一种新的直觉模糊事件概率的计算方法,并对其性质进行证明.然后,在直觉模糊信息表中,利用直觉模糊可能性测度(Intuitionistic Fuzzy Probability Measure,IFPM)计算理想参照点,根据理想参照点前景均值和论域对象综合前景值的关系,给出三支决策划分规则.最后,为减少边界冗余信息,对边界域对象进行二次划分,给出相关算法,并用实例验证了该模型的有效性.
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