摘要: 为了将最优化方法与思想融入群智能优化的研究,提出了允许重复的存档和种群重置策略、聚集算子和分散算子,并分析了这些操作对算法性能的影响。在3种操作基础上,提出一种新的启发式算法——聚散优化算法(GAD)。将所提算法与4个经典启发式算法(SPSO2011,CoDE,SaDE和IGHS)相比较,用于求解20个经典的函数最优化问题。结果显示,聚散优化算法能得到较其他算法更优秀的解,从而说明了所提聚散优化算法及其操作算子的有效性。
中图分类号:
李瑞,赵新超,郭赛,袁健美. 聚散优化算法:一种新的启发式算法[J]. 计算机集成制造系统, 2020, 26(第3): 718-731.