一种新型优化算法——学习算法

• 作者: 何懿 赵翔 黄卡玛
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 学习算法 遗传算法 微粒群算法
• 年，卷（期）: 2010,（7）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2465-2467,2516
• 分类号: H122
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.07.017

摘要

从优化算法应该具有的共性出发,提出一种全新的算法--学习算法(LA).该算法记录历史最优解和当前最优解这两组关键历史信息,然后让当前解向这两种最优解聚集(即学习的过程);同时为了不放弃其他区域的搜索,让当前解的一部分完全随机地被重置.该算法原理简单,可调参数少且各参数对算法效能的影响易于掌控.在多最优函数以及复杂函数的最小化测试中,通过与GA、PSO的比较,发现LA确实是一种有效的优化算法,其优化效率并不低于现有算法.数值实验还表明,LA在多最优解问题的寻优中相对GA和PSO具有非常明显的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵翔	四川大学电子信息学院	75	291	10.0	14.0
2	黄卡玛	四川大学电子信息学院	199	1152	18.0	25.0
3	何懿	四川大学电子信息学院	4	0	0.0	0.0