计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2012年
9期
183-187
,共5页
汪慎文%丁立新%谢大同%舒万能%谢承旺%杨华
汪慎文%丁立新%謝大同%舒萬能%謝承旺%楊華
왕신문%정립신%사대동%서만능%사승왕%양화
群搜索优化算法%反向学习%数值优化
群搜索優化算法%反嚮學習%數值優化
군수색우화산법%반향학습%수치우화
群搜索优化算法(Group Search Optimizer,GSO)是一类基于发现者-加入者(Producer-Scrounger,PS)模型的新型群体随机搜索算法.尽管该算法在解决众多问题中表现优越,但其依然面临着早熟和易陷入局部最优的问题,为此,提出了一种基于一般反向学习策略的群搜索优化算法(GOGSO).该算法利用反向学习策略来产生反向种群,然后对当前种群和反向种群进行精英选择.通过对比实验表明,该方法效果良好.
群搜索優化算法(Group Search Optimizer,GSO)是一類基于髮現者-加入者(Producer-Scrounger,PS)模型的新型群體隨機搜索算法.儘管該算法在解決衆多問題中錶現優越,但其依然麵臨著早熟和易陷入跼部最優的問題,為此,提齣瞭一種基于一般反嚮學習策略的群搜索優化算法(GOGSO).該算法利用反嚮學習策略來產生反嚮種群,然後對噹前種群和反嚮種群進行精英選擇.通過對比實驗錶明,該方法效果良好.
군수색우화산법(Group Search Optimizer,GSO)시일류기우발현자-가입자(Producer-Scrounger,PS)모형적신형군체수궤수색산법.진관해산법재해결음다문제중표현우월,단기의연면림착조숙화역함입국부최우적문제,위차,제출료일충기우일반반향학습책략적군수색우화산법(GOGSO).해산법이용반향학습책략래산생반향충군,연후대당전충군화반향충군진행정영선택.통과대비실험표명,해방법효과량호.
