一种改进的群搜索优化算法

• 作者: 安晓伟 苏宏升
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 群搜索优化算法 函数优化 人工鱼群算法
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 信息与控制工程
• 页码范围: 105-109
• 页数: 5页
• 分类号: TM301.6
• 字数: 3961字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6833.2015.02.023

摘要

群搜索优化算法是建立在群居动物觅食行为基础上的新型启发式算法,具有算法简单、易于实现的特点.标准群搜索优化算法(GSO)基于发现-追随的寻优策略,由于追随者搜索模式过于单一,从而容易陷入局部最优.为了提高标准GSO算法的收敛速度与收敛精度,提出一种改进群搜索优化算法(IGSO).在该算法中,发现者保持原有的寻优方式,追随者执行鱼群算法的寻优模式,通过引入鱼群算法的觅食、追尾、聚群与随机行为,使搜索方式多样化,可以同时考虑种群的个体最优与群体最优,从而有效避免陷入局部最优.通过6个基准测试函数对两种算法进行比较,实验结果表明,改进的群搜索优化算法优于标准群搜索优化算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏宏升	兰州交通大学自动化与电气工程学院	86	589	13.0	20.0
2	安晓伟	兰州交通大学自动化与电气工程学院	1	3	1.0	1.0