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一种改进的群搜索优化方法
被引量:
3
1
作者
曾超
李娜
+1 位作者
王维
陈朝阳
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2012年第9期28-31,共4页
标准的群搜索优化(GSO)方法是一种适用于解决高维函数优化问题的群智能算法,且简单、高效,易于实现。为了进一步提高其收敛速度和精度,对该方法进行了改进。在保留其"发现者—追随者—游荡者"框架的同时,改进的GSO方法将最大...
标准的群搜索优化(GSO)方法是一种适用于解决高维函数优化问题的群智能算法,且简单、高效,易于实现。为了进一步提高其收敛速度和精度,对该方法进行了改进。在保留其"发现者—追随者—游荡者"框架的同时,改进的GSO方法将最大下降方向策略引入发现者行为。在每轮迭代中,发现者不但按照自身方向进行搜索,同时也根据最大下降方向进行搜索。分别通过23个基准测试函数对2种优化方法进行测试,结果表明:改进的GSO方法优于标准群搜索方法。
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关键词
群搜索优化方法
函数
优化
群
智能算法
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职称材料
题名
一种改进的群搜索优化方法
被引量:
3
1
作者
曾超
李娜
王维
陈朝阳
机构
中南大学地球科学与信息物理学院
中南大学湘雅三医院
Department of Biomedical Engineering
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2012年第9期28-31,共4页
基金
清华大学汽车安全与节能国家重点实验室开放基金资助项目(KF11011)
文摘
标准的群搜索优化(GSO)方法是一种适用于解决高维函数优化问题的群智能算法,且简单、高效,易于实现。为了进一步提高其收敛速度和精度,对该方法进行了改进。在保留其"发现者—追随者—游荡者"框架的同时,改进的GSO方法将最大下降方向策略引入发现者行为。在每轮迭代中,发现者不但按照自身方向进行搜索,同时也根据最大下降方向进行搜索。分别通过23个基准测试函数对2种优化方法进行测试,结果表明:改进的GSO方法优于标准群搜索方法。
关键词
群搜索优化方法
函数
优化
群
智能算法
Keywords
group searching optimization (GSO)method
function optimization
swarm intelligence algorithm
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进的群搜索优化方法
曾超
李娜
王维
陈朝阳
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2012
3
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