LDW-SCSA：基于逻辑动态权重的正弦余弦搜索算法用于数值函数优化
神经与进化计算
2018-09-11 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
粒子群优化（PSO）与正弦余弦算法（SCA）已被广泛使用的优化方法，但这些方法存在易陷入局部最优点等缺点。为解决该问题并取得优于其他方法的更成功结果，本文提出一种基于逻辑动态权重的正弦余弦搜索算法（LDW-SCSA）。在 LDW-SCSA 方法中，逻辑映射被用作动态权重生成器。逻辑映射是文献中著名且被广泛使用的混沌映射之一。SCA 的搜索过程在 LDW-SCSA 中得到改进。为评估 LDW-SCSA 的性能，采用广泛使用的数值基准函数作为测试集，并使用其他群优化方法获得对比结果。LDW-SCSA 的优越性能证明了该方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1809.03055,
title = {LDW-SCSA: Logistic Dynamic Weight based Sine Cosine Search Algorithm for Numerical Functions Optimization},
author = {Turker Tuncer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.03055},
year = {2018}
}