用于求解连续优化问题的均匀设计和改造BLX-α的分散搜索算法

分散搜索算法是近年来快速兴起的一种基于种群的进化计算方法,与遗传算法不同的是,它对高质量解和多样性解并存的小数据集使用多种系统子方法和有限次随机过程来获取全局最优解或满意解.基于分散搜索的柔性框架,使用均匀设计来改进以往连续分散搜索算法中的多样性产生方法,将BLX-α算子加以相应改造作为解合并方法,提出了一种基于均匀设计和改造BLX-α算子的新型分散搜索算法(URBSS)来解决非线性连续优化问题.通过8个广为使用的测试函数进行了仿真实验,实验结果表明在与其他连续优化方法的比较中,URBSS能够准确快速地搜索到全局最优解,具有很好的收敛速度和全局优化能力.