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一种改进的群搜索优化方法 被引量:3
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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。 展开更多
关键词 群搜索优化方法 函数优化 智能算法
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