改进的万有引力搜索算法

被引：16

作者：

张秀玲 ^{[1
,2
]}

臧佳音 ^{[1
]}

樊红敏 ^{[1
]}

赵亮 ^{[1
]}

机构：

[1] 燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室

[2] 国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心

来源：

沈阳大学学报(自然科学版) | 2014年 / 26卷 / 06期

关键词：

万有引力搜索算法; 雁群飞行特征; 加权平均法; 数值函数优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

针对万有引力搜索算法对一些优化问题的搜索精度不高,容易出现早熟的问题,提出了改进的万有引力搜索算法.该算法借鉴生物界中雁群的飞行特征和加权平均法,扩大了搜索范围,加强了粒子间的合作与竞争.通过对6个基准函数的仿真测试,MATLAB仿真结果表明新算法能更有效地提高全局搜索能力.

引用

页码：468 / 472

页数：5

共 8 条

[1]

Improved gravitational search algorithm for parameter identification of water turbine regulation system.[J].Zhihuan Chen;Xiaohui Yuan;Hao Tian;Bin Ji.Energy Conversion and Management.2014,

[2]

Constrained Optimization Using Gravitational Search Algorithm.[J].Anupam Yadav;Kusum Deep.National Academy Science Letters.2013, 5

[3]

Facing the classification of binary problems with a GSA-SVM hybrid system [J].

Sarafrazi, Soroor ;

Nezamabadi-pour, Hossein .

MATHEMATICAL AND COMPUTER MODELLING, 2013, 57 (1-2) :270-278

[4]

Parameters identification of hydraulic turbine governing system using improved gravitational search algorithm.[J].Chaoshun Li;Jianzhong Zhou.Energy Conversion and Management.2010, 1

[5]

GSA: A Gravitational Search Algorithm [J].