生长区域因子基于柯西列的人工根系算法

考虑人工根系算法(AR)对目标函数过于敏感这一特性,以及由此带来的算法早熟和算法失效这两种情况,提出一种生长区域因子基于柯西列收敛的人工根系算法(CAR)。首先按照基本人工根系算法的寻优方式对各根系进行适应值评估,确定其生发新根能力;其次在一次生发新根的过程中,控制生长区域因子按柯西列收敛,使算法逐步从全局搜索收敛到局部搜索。将该算法与AR算法进行比较,数值仿真结果表明对某些函数极值问题改进算法提高了全局搜索能力和收敛精度,改善了优化性能。