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全局组搜索优化算法及其应用研究
1
作者
张康
顾幸生
《青岛科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2012年第5期529-534,共6页
组搜索优化算法GSO(Group Search Optimizer)是一种基于动物捕食原理的新型群智能优化算法。本研究提出了一种改进的GSO优化算法:全局组搜索优化算法GGSO(Global GSO)。主要在两个方面对GSO算法进行了改进,一是在迭代过程中引入加速系数...
组搜索优化算法GSO(Group Search Optimizer)是一种基于动物捕食原理的新型群智能优化算法。本研究提出了一种改进的GSO优化算法:全局组搜索优化算法GGSO(Global GSO)。主要在两个方面对GSO算法进行了改进,一是在迭代过程中引入加速系数,加快种群收敛速度,增强算法的局部搜索能力;二是用高斯函数来产生随机位置变异,扩大搜索空间,从而增强算法的全局搜索能力。经过11个无约束测试函数和3个带约束问题的测试及与其他文献的比较可知,GGSO算法具有较好的局部和全局搜索能力,并且能够解决复杂的实际问题。
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关键词
组搜索
优化
算法
优化
全局数值优化
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题名
全局组搜索优化算法及其应用研究
1
作者
张康
顾幸生
机构
华东理工大学化工过程先进控制与优化技术教育部重点实验室
出处
《青岛科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2012年第5期529-534,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61174040)
国家863高技术研究发展计划项目(2009AA04Z141)
文摘
组搜索优化算法GSO(Group Search Optimizer)是一种基于动物捕食原理的新型群智能优化算法。本研究提出了一种改进的GSO优化算法:全局组搜索优化算法GGSO(Global GSO)。主要在两个方面对GSO算法进行了改进,一是在迭代过程中引入加速系数,加快种群收敛速度,增强算法的局部搜索能力;二是用高斯函数来产生随机位置变异,扩大搜索空间,从而增强算法的全局搜索能力。经过11个无约束测试函数和3个带约束问题的测试及与其他文献的比较可知,GGSO算法具有较好的局部和全局搜索能力,并且能够解决复杂的实际问题。
关键词
组搜索
优化
算法
优化
全局数值优化
Keywords
group search optimizer
optimization
global numerical optimization
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
全局组搜索优化算法及其应用研究
张康
顾幸生
《青岛科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2012
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