文献类型：期刊文章

作　　者：毕晓君[1] 刁鹏飞[1] 肖婧[2]

机构地区：[1]哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨150001 [2]辽宁省交通高等专科学校信息工程系,辽宁沈阳110122

出　　处：《系统工程与电子技术》

基　　金：国家自然科学基金(61175126);中央高校基本科研业务费专项资金(HEUCFZ1209);高等学校博士学科点专项科研基金(20112304110009);黑龙江省博士后基金(LBH-Z12073);辽宁省教育厅科学研究一般项目(L2012458);辽宁省博士科研启动基金(201205118)资助课题

年　　份：2014

卷　　号：36

期　　号：11

起止页码：2308-2313

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号：201448253686)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为了提高引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)在处理单目标优化问题上的综合能力,提出了一种基于混合改进策略的GSA。依照种群个体自身的进化情况,提出个体进化率的进化策略,以提高算法的收敛速度;采取方向性的变异策略,较好地平衡了全局搜索能力和局部开采能力,最大限度地降低了种群陷入局部最优的可能。基于标准测试函数的仿真实验表明,基于混合策略的GSA算法可有效避免早熟收敛,在收敛精度和收敛速度上与标准的GSA算法以及相应的改进算法相比有显著提高。

关 键 词：进化计算 群体智能 引力搜索算法 函数优化

分 类 号：TP18]