改进的群搜索优化算法及其应用

• 作者: 刘锋 张雯雰 徐小通 李丽娟
• 来源期刊: 空间结构
• 学科: 工学
• 关键词: 改进的群搜索优化算法 结构优化 收敛速度 收敛精度
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 页码范围: 17-23
• 分类号: TU12
• 字数: 3816字
• 语种: 中文

摘要

群搜索(GSO)算法是一种新的群智能优化算法,适用于结构优化设计.本文通过对GSO算法进行改进,简化了算法的计算过程,提高了优化性能.对算法的改进主要有二个方面:一是采用随机搜索,放弃了按角度搜索的方式;二是在生成个体新位置时,增加了一个随迭代次数递减的控制变量-分量变异概率,用于限制允许变异的维的数量.通过对经典桁架算例的优化以及与标准GSO算法的计算结果比较,可以看出改进后的群搜索优化算法(SGSO)具有更好的收敛速度和收敛精度,SGSO算法的结构比GSO算法更简单、易于实现并且计算用时更少.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李丽娟	广东工业大学土木与交通学院	132	1922	26.0	37.0
2	刘锋	广东工业大学土木与交通学院	88	1338	22.0	33.0
3	张雯雰	广东工业大学土木与交通学院	1	5	1.0	1.0
4	徐小通	广东工业大学土木与交通学院	1	5	1.0	1.0