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首页 > 传感器与微系统 > 一种改进的群搜索优化方法

一种改进的群搜索优化方法

An improved group searching optimization method

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摘要标准的群搜索优化(GSO)方法是一种适用于解决高维函数优化问题的群智能算法,且简单、高效,易于实现.为了进一步提高其收敛速度和精度,对该方法进行了改进.在保留其“发现者-追随者-游荡者”框架的同时,改进的GSO方法将最大下降方向策略引入发现者行为.在每轮迭代中,发现者不但按照自身方向进行搜索,同时也根据最大下降方向进行搜索.分别通过23个基准测试函数对2种优化方法进行测试,结果表明:改进的GSO方法优于标准群搜索方法.

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作者 曾超 [1] 李娜 [2] 王维 [2] 陈朝阳 [3] 学术成果认领
作者单位 中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙,410083 [1] 中南大学湘雅三医院,湖南长沙,410083 [2] 中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙410083;Department of Biomedical Engineering, Wayne State University, Detroit, MI 48201, USA [3]
关键词 群搜索优化方法函数优化群智能算法
分类号 TP301.6
栏目名称
研究与探讨
DOI 10.3969/j.issn.1000-9787.2012.09.008
发布时间 2013-01-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
清华大学汽车安全与节能国家重点实验室开放基金（KF11011）
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传感器与微系统

传感器与微系统

2012年31卷9期

28-31页

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