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一种混合的GOA_GA优化算法_于干
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2017-03-09
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一种混合的GOA_GA优化算法_于干
网格优化算法网格算法（GOA）是建立在网格的快速生成技术上的一种新的优化算法。它的基本思想可以说非常简单：将待求解的函数变量区域（这里函数的变量区域一定要是有限的），依据一定的步长 perlength，以变量区域的中心位置点为中心，将变量区域划分成网格，计算网格上各个网格节点的函数值，并找出最好的几个点组成一个最好个体集; 再以下一个步长分别在最好个体集中那几个最好点的周围进一步划分网格，进行函数计算，分别找出几个最好个体然后组合到一起， 再通过筛选找出新一代的最好个体集; 再分别在新的最好个体集中的点的周围进行下一代的演化计算，依次进行下去直到满足停止条件。从算法的基本思想可以看出： 其具有编码简单、收敛速度快、优化精度高、不宜陷入局部最优等优点。尽管网格算法具有以上优点，但它亦有不足之处：在解决高维问题时，虽然采用了随机的搜索策略大大改善了算法的时间复杂度， 这对于维数在 50~200 之间的时候算法性能还比较理想， 但是当维数大于 200 的时候，算法的性能就不是很好。
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