西安交通大学学报
西安交通大學學報
서안교통대학학보
JOURNAL OF XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY
2013年
12期
43-49
,共7页
王虹%卫军胡%刘昌军%曹建福
王虹%衛軍鬍%劉昌軍%曹建福
왕홍%위군호%류창군%조건복
群集智能%自由搜索算法%发现者加入者模型%区域混合搜索策略
群集智能%自由搜索算法%髮現者加入者模型%區域混閤搜索策略
군집지능%자유수색산법%발현자가입자모형%구역혼합수색책략
swarm intelligence%free search%producer-scrounger%hybrid strategy
针对自由搜索算法以及自适应随机搜索(ASS)算法效率低和寻优能力不足的问题,提出了一种基于群体发现和加入行为的随机搜索(HASS)算法.HASS算法采用搜索半径的自适应调整策略提高搜索效率,利用区域混合搜索策略引导群体中的不同个体分别进行全局和局部搜索,通过状态评估方法引入变异策略避免陷入局部最优.HASS算法与ASS算法的主要区别体现在解的选择机制和搜索策略上,HASS算法同时接受较优个体和较差个体,分别为两类个体设计不同的寻优策略来指明搜索方向,增强了算法跳出局部最优的能力和寻优效率.对12个标准测试函数的实验结果表明,该算法的寻优成功率可达100％,较之其他4种算法具有更快的收敛速度和更强的全局搜索能力,特别适于处理复杂的函数优化问题.
針對自由搜索算法以及自適應隨機搜索(ASS)算法效率低和尋優能力不足的問題,提齣瞭一種基于群體髮現和加入行為的隨機搜索(HASS)算法.HASS算法採用搜索半徑的自適應調整策略提高搜索效率,利用區域混閤搜索策略引導群體中的不同箇體分彆進行全跼和跼部搜索,通過狀態評估方法引入變異策略避免陷入跼部最優.HASS算法與ASS算法的主要區彆體現在解的選擇機製和搜索策略上,HASS算法同時接受較優箇體和較差箇體,分彆為兩類箇體設計不同的尋優策略來指明搜索方嚮,增彊瞭算法跳齣跼部最優的能力和尋優效率.對12箇標準測試函數的實驗結果錶明,該算法的尋優成功率可達100％,較之其他4種算法具有更快的收斂速度和更彊的全跼搜索能力,特彆適于處理複雜的函數優化問題.
침대자유수색산법이급자괄응수궤수색(ASS)산법효솔저화심우능력불족적문제,제출료일충기우군체발현화가입행위적수궤수색(HASS)산법.HASS산법채용수색반경적자괄응조정책략제고수색효솔,이용구역혼합수색책략인도군체중적불동개체분별진행전국화국부수색,통과상태평고방법인입변이책략피면함입국부최우.HASS산법여ASS산법적주요구별체현재해적선택궤제화수색책략상,HASS산법동시접수교우개체화교차개체,분별위량류개체설계불동적심우책략래지명수색방향,증강료산법도출국부최우적능력화심우효솔.대12개표준측시함수적실험결과표명,해산법적심우성공솔가체100％,교지기타4충산법구유경쾌적수렴속도화경강적전국수색능력,특별괄우처리복잡적함수우화문제.
