基于文化进化的群搜索优化算法

• 作者: 侍洪波 赵振伟 阎兴頔
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 群智能 文化算法 群搜索算法 群体适应度方差
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 95-101
• 页数: 7页
• 分类号: TP18|TP301
• 字数: 4926字
• 语种: 中文

摘要

群搜索算法(Group Search Optimizer,GSO)是一种新的群智能优化算法,适宜于解决多极值高维度优化问题,但其在优化的后期由于种群多样性不够,容易陷入局部最优.对GSO算法进行了改进,将文化算法的模型运用到GSO算法中,并引入群体适应度方差的概念来判断是否进行影响函数操作以提高收敛效率.将该算法与遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和基本的GSO算法进行优化测试函数的对比实验,并将其运用于丁烷化工业过程中效益最大化问题的研究,所得结果均验证了改进算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侍洪波	华东理工大学信息科学与工程学院	80	753	15.0	24.0
2	赵振伟	华东理工大学信息科学与工程学院	2	20	2.0	2.0
3	阎兴頔	华东理工大学信息科学与工程学院	3	20	2.0	3.0