基于交叉因子和模拟退火的群搜索优化算法

被引：6

作者：

杨文璐 ^{[1
]}

宁玉富 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 山东师范大学管理科学与工程学院

[2] 德州学院不确定系统实验室

来源：

计算机工程与设计 | 2013年 / 34卷 / 06期

关键词：

群搜索优化(GSO)算法; 遗传算法; 模拟退火算法; 交叉因子; 粒子群优化(PSO)算法;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2013.06.034

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

针对目前标准群搜索优化(GSO)算法存在的一些缺点,提出一种基于交叉因子和模拟退火群搜索优化(CMG-SO)算法,通过与模拟退火算法的结合来改善算法的收敛性能,并借鉴遗传算法中的选择交叉操作增加粒子多样性,通过引入交叉因子增强群体成员优良特性,减小了算法陷入局部极值的可能。经过4个常用测试函数测试及与粒子群优化(PSO)算法、群搜索优化(GSO)算法对比,表明了该算法有较好的全局搜索能力和收敛速度,提高了优化性能。

引用

页码：2020 / 2024

页数：5

共 8 条

[1]

基于遗传模拟退火的QoS单播路由算法 [J].