發(fā)布時(shí)間：2019-05-06 08:14

【摘要】：針對(duì)群搜索優(yōu)化(Group Search Optimizer,GSO)算法易陷入局部最優(yōu)、收斂速度較慢、收斂精度較低等問題,提出一種基于差分策略的群搜索優(yōu)化(Differential Ranking-based Group Search Optimizer,DRGSO)算法。主要進(jìn)行兩方面改進(jìn):1)按照適應(yīng)度值的大小對(duì)種群進(jìn)行排序,適當(dāng)增加發(fā)現(xiàn)者的數(shù)目,使種群能夠獲得更好的啟發(fā)式信息,加快了算法的收斂速度,有效地避免了算法陷入局部最優(yōu);2)在發(fā)現(xiàn)者搜索過程中,引入4種不同的差分變異策略,提高了算法的收斂精度,增強(qiáng)了算法的群體多樣性在。11組國際標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)上的實(shí)驗(yàn)測試結(jié)果顯示,與GA,GSO,PSO算法相比,DRGSO算法具有較強(qiáng)的全局搜索能力以及局部資源勘探能力,算法整體收斂性能明顯提高。
[Abstract]:A group search optimization (Differential Ranking-based Group Search Optimizer,DRGSO) algorithm based on differential strategy is proposed to solve the problems of group search optimization (Group Search Optimizer,GSO) algorithm which is easy to fall into local optimization, slow convergence rate and low convergence precision. The main improvements are as follows: 1) according to the size of the adaptive value, the population is ordered, and the number of discoverers is increased appropriately, so that the population can obtain better heuristic information, and the convergence speed of the algorithm is speeded up. The algorithm is effectively avoided from falling into local optimization. 2) in the process of discovery search, four different differential mutation strategies are introduced to improve the convergence accuracy of the algorithm, and the experimental results of the diversity of the algorithm on .11 international standard test functions show that it is in agreement with GA,GSO,. Compared with PSO algorithm, DRGSO algorithm has strong global search ability and local resource exploration ability, and the global convergence performance of the algorithm is obviously improved.
【作者單位】： 天津科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息工程學(xué)院;
【基金】：天津市高等學(xué)�？萍及l(fā)展基金計(jì)劃項(xiàng)目(20140803) 天津科技大學(xué)青年教師創(chuàng)新基金(2014CXLG30) 國家自然基金面上項(xiàng)目(61272509) 國家自然科學(xué)基金青年基金(61402332)資助
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：2470018