一种新的群集智能算法——自由搜索

被引：17

作者：

周晖 ^{[1
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李丹美 ^{[1
]}

邵世煌 ^{[1
]}

袁从明 ^{[2
]}

机构：

[1] 东华大学信息科学与技术学院

[2] 南通大学电子信息学院

来源：

东华大学学报(自然科学版) | 2007年 / 05期

关键词：

自由搜索(FS); 进化计算; 群集智能; 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：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

介绍一种新的群集智能优化方法——自由搜索(FS)算法,该算法借鉴自然界动物种群中的个体存在各异的嗅觉和活动半径,提出了灵敏度和邻域搜索半径的概念,并且利用释放信息素的机理,通过信息素和灵敏度的比较确定寻优目标.研究并实现了FS算法,对典型函数的优化问题进行计算实验.结果证明,该算法与同类算法相比,全局搜索能力好、收敛速度快,验证了算法的有效性.最后,对FS算法进行总结并指出进一步研究的方向.

引用

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