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基于交叉因子和模拟退火的群搜索优化算法
被引量：
3
1
作者
杨文璐
宁玉富
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第6期2020-2024,共5页
针对目前标准群搜索优化(GSO)算法存在的一些缺点,提出一种基于交叉因子和模拟退火群搜索优化(CMG-SO)算法,通过与模拟退火算法的结合来改善算法的收敛性能,并借鉴遗传算法中的选择交叉操作增加粒子多样性,通过引入交叉因子增强群体成...
针对目前标准群搜索优化(GSO)算法存在的一些缺点,提出一种基于交叉因子和模拟退火群搜索优化(CMG-SO)算法,通过与模拟退火算法的结合来改善算法的收敛性能,并借鉴遗传算法中的选择交叉操作增加粒子多样性,通过引入交叉因子增强群体成员优良特性,减小了算法陷入局部极值的可能。经过4个常用测试函数测试及与粒子群优化(PSO)算法、群搜索优化(GSO)算法对比,表明了该算法有较好的全局搜索能力和收敛速度,提高了优化性能。
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关键词
群搜索优化(GSO)算法
遗传算法
模拟退火算法
交叉因子
粒子群优化(PSO)算法
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职称材料
题名
基于交叉因子和模拟退火的群搜索优化算法
被引量：
3
1
作者
杨文璐
宁玉富
机构
山东师范大学管理科学与工程
学院
德州学院不确定系统实验室
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第6期2020-2024,共5页
基金
山东省科技发展计划基金项目(2009GG20001029)
文摘
针对目前标准群搜索优化(GSO)算法存在的一些缺点,提出一种基于交叉因子和模拟退火群搜索优化(CMG-SO)算法,通过与模拟退火算法的结合来改善算法的收敛性能,并借鉴遗传算法中的选择交叉操作增加粒子多样性,通过引入交叉因子增强群体成员优良特性,减小了算法陷入局部极值的可能。经过4个常用测试函数测试及与粒子群优化(PSO)算法、群搜索优化(GSO)算法对比,表明了该算法有较好的全局搜索能力和收敛速度,提高了优化性能。
关键词
群搜索优化(GSO)算法
遗传算法
模拟退火算法
交叉因子
粒子群优化(PSO)算法
Keywords
group search optimization （GSO） algorithm
genetic algorithms
metropolis rule
eross-faetor
particle swarm optimization （PSO） algorithm
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于交叉因子和模拟退火的群搜索优化算法
杨文璐
宁玉富
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013
3
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