《表2 与其他优化算法对比》

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《基于信息交互的改进鸡群优化算法》

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注:—表示该文献没有做计算。

仿真测试中，ISCSO算法的最大迭代次数M为1 000，种群大小N为100，维数D为30，所有测试函数的搜索范围为[-100，100]。NR、NH、NC和NM所占比重分别是0.2、0.6、0.1、0.1，更新代数G=10，F为[0.5，1]的随机数。为了消除算法的偶然性，每个测试函数独立运行30次，得到测试函数的均值、方差。将本文ISCSO算法和CSO算法、OBSA-CSO算法[13]、GCSO （20D）算法[16]进行对比，结果见表2。表中Mean为均值，Std为方差。将ISCSO算法与鸡群优化算法进行仿真实验，结果如图2所示。为了仿真结果直观清楚，图2仅采用前100代数据进行分析，横坐标代表迭代次数，纵坐标代表最优函数值。对表2和图2进行分析比较。