应用反向学习策略的群搜索优化算法

作者：汪慎文; 丁立新; 谢大同; 舒万能; 谢承旺; 杨华

来源：计算机科学, 2012, 39(09): 183-187.

• 群搜索优化算法
• 反向学习
• 数值优化

群搜索优化算法(Group Search Optimizer,GSO)是一类基于发现者-加入者(Producer-Scrounger,PS)模型的新型群体随机搜索算法。尽管该算法在解决众多问题中表现优越,但其依然面临着早熟和易陷入局部最优的问题,为此,提出了一种基于一般反向学习策略的群搜索优化算法(GOGSO)。该算法利用反向学习策略来产生反向种群,然后对当前种群和反向种群进行精英选择。通过对比实验表明,该方法效果良好。

• 单位
  软件工程国家重点实验室; 贵州师范大学; 河北地质大学; 华东交通大学; 武汉大学