带有导向方向和群集搜索策略的天牛群算法

为加快天牛须搜索算法在多维优化问题中收敛速度,提高寻优精度,并综合考虑局部最优和整体优化问题,提出带有导向方向和群集搜索策略的天牛群算法。采用天牛群体并加入优值个体,利用迭代过程中优值个体在求解空间中的位置信息设计导向方向,引导群体向最优方向迭代;采用群集策略,有效避免算法陷入局部最优,增强算法的全局寻优能力。实例仿真计算结果表明,与标准的天牛须算法及其它经典优化算法相比,该算法在求解多维复杂问题时具有更快的收敛速度和更高质量的求解精度。