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25.07.2020 | Foundations | Ausgabe 17/2020

Soft Computing 17/2020

Kinetic-molecular theory optimization algorithm using opposition-based learning and varying accelerated motion

Zeitschrift:
Soft Computing > Ausgabe 17/2020
Autoren:
Chaodong Fan, Ningjun Zheng, Jinhua Zheng, Leyi Xiao, Yingnan Liu
Wichtige Hinweise
Communicated by A. Di Nola.

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

This paper proposes an improved kinetic-molecular theory optimization algorithm (OKMTOA) by analyzing the characteristics of KMTOA cluster behavior and combining the opposition-based learning strategy with varying accelerated motion in physics. The algorithm first applies different opposition-based learning strategies to the population initialization and iterative process of the algorithm. The two-stage strategy is beneficial to improving the quality of the solution set and accelerating the convergence of the algorithm. Then, based on the concept of varying accelerated motion, the acceleration formula is improved to increase the ability to escape local optimum. The experimental results show that the algorithm has good performance in solution precision, convergence speed and can be well applied to the functions with different shift values.

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