计算机工程与科学
計算機工程與科學
계산궤공정여과학
COMPUTER ENGINEERING & SCIENCE
2011年
7期
193-196
,共4页
优化算法%群体智能%群搜索优化算法%函数优化
優化算法%群體智能%群搜索優化算法%函數優化
우화산법%군체지능%군수색우화산법%함수우화
本文对GSO算法进行了改进.采用了三种改进措施,一是使用新的信息共享策略,不仅共享最优个体,而且共享其它优秀个体的位置信息；二是采用完全随机搜索,不再按搜索角度进行搜索；三是限制游荡者扰动的维数.其中第一项改进是本文提出的.经过6个经典测试函数测试对比后可知,无论在高维还是低维情况下,改进算法的搜索性能都优于原GSO算法以及GA、PSO算法,在高维问题中尤其明显.
本文對GSO算法進行瞭改進.採用瞭三種改進措施,一是使用新的信息共享策略,不僅共享最優箇體,而且共享其它優秀箇體的位置信息；二是採用完全隨機搜索,不再按搜索角度進行搜索；三是限製遊盪者擾動的維數.其中第一項改進是本文提齣的.經過6箇經典測試函數測試對比後可知,無論在高維還是低維情況下,改進算法的搜索性能都優于原GSO算法以及GA、PSO算法,在高維問題中尤其明顯.
본문대GSO산법진행료개진.채용료삼충개진조시,일시사용신적신식공향책략,불부공향최우개체,이차공향기타우수개체적위치신식；이시채용완전수궤수색,불재안수색각도진행수색；삼시한제유탕자우동적유수.기중제일항개진시본문제출적.경과6개경전측시함수측시대비후가지,무론재고유환시저유정황하,개진산법적수색성능도우우원GSO산법이급GA、PSO산법,재고유문제중우기명현.
