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一种改进的自由搜索算法_任诚

消耗积分:1 | 格式:pdf | 大小:1094KB | 2017-03-09

#Freedom

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一种改进的自由搜索算法_任诚

  1 基本 FS 算法结构自由搜索算法是一种新兴的群集智能进化算法, 在兼顾局部搜索和全局搜索、提高鲁棒性和自适应等方面有较大创新。在研究中发现, 与其他进化算法一样,FS 算法同样存在易发散、早熟收敛等缺点,传统的 FS 算法存在后期寻优效率低,特别是多维空间寻优不佳等问题, 本文引入一种基于拉伸技术的新型算法 SFS,旨在提高算法的全局收敛能力。基于典型测试函数的实验结果验证了算法的有效性。 1.1 初始化需要初始化的变量有:搜索边界 xmini 和 xmaxi ;个体数量 m,j= 1,。..,m;搜索空间维数 n,i=1,。..,n;搜索步中的小步数 T ,t 是搜索步中的当前小步,t=1,。..,T; 第 j 个个体在搜索空间第 i 维变量空间邻域搜索范围 Rji ,Rji∈[Rmin ,Rmax];搜索终止代数 G。 FS 算法可采取三种初始化策略:随机值法、确定值法和单一值法,其中随机值法应用最为广泛,这里采用随机值法初始化种群 (1) 式中 randomji(0,1)产生(0,1)内均匀分布的随机数。这种方式产生的 m 只个体位于搜索空间的任意 m 个坐标点上。 1.2 寻优搜素在搜索步内,每个个体在其搜索半径内随机走 T 步,更新个体位置,个体行为描述如下: (2) 算法搜索过程中,对目标函数的符号作如下规定: (3) 式中:f 是一个个体完成搜索步以后作标记的位置。

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