【摘 要】
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标准的群搜索优化（GSO）方法是一种适用于解决高维函数优化问题的群智能算法,且简单、高效,易于实现。为了进一步提高其收敛速度和精度,对该方法进行了改进。在保留其＂发现者—追
【机 构】
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中南大学地球科学与信息物理学院.湖南长沙410083,中南大学湘雅三医院,DepartmentofBiomedicalEngineering
【基金项目】
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清华大学汽车安全与节能国家重点实验室开放基金资助项目（KF11011）
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标准的群搜索优化（GSO）方法是一种适用于解决高维函数优化问题的群智能算法,且简单、高效,易于实现。为了进一步提高其收敛速度和精度,对该方法进行了改进。在保留其＂发现者—追随者—游荡者＂框架的同时,改进的GSO方法将最大下降方向策略引入发现者行为。在每轮迭代中,发现者不但按照自身方向进行搜索,同时也根据最大下降方向进行搜索。分别通过23个基准测试函数对2种优化方法进行测试,结果表明：改进的GSO方法优于标准群搜索方法。
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