基于发现者预选择机制的自适应群搜索算法

• 作者: 于长青 王竹荣
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 群智能算法 群搜索算法 预选择机制 倒序变异 自适应方法
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 3102-3106
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4939字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.11.3102

摘要

为克服群搜索(GSO)算法早熟的缺点,提高算法收敛速度,提出一种基于发现者预选择机制的自适应群搜索(PSAGSO)算法.首先,依据发现者-追随者模型,采用预选择机制,用倒序变异算子产生新发现者,来引导追随者寻优的方向,有效地维持了群体中个体的多样性；其次,提出一种基于线性递减的动态自适应方法来调整游荡者的分布比例,以提高种群中个体的活力,有利于算法跳出局部最优.通过对12个基准函数进行测试.对于30维函数优化,PSAGSO算法的测试数据优于He等(HE S,WU QH,SAUNDERS J R.Group search optimizer:an optimization algorithm inspired by animal searching behavior.IEEE Transactions on Evolutionary Computation,2009,13(5):973-990)提供的数据；对于300维函数优化问题,PSAGSO算法的性能更佳.实验结果表明,PSAGSO克服了群搜索优化算法的不足,在一定程度上提高了算法的收敛速度和收敛精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王竹荣	西安理工大学计算机科学与工程学院	20	135	7.0	10.0
2	于长青	西安理工大学计算机科学与工程学院	1	4	1.0	1.0