【摘 要】
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引力搜索算法是近年提出的一种颇具潜力的全局优化算法,已经成功应用到了各种工程实践中,然而它在求解复杂工程优化问题时容易出现早熟收敛问题。为了在一定程度上避免早熟收
【机 构】
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江西理工大学信息工程学院,江西理工大学理学院,华南农业大学信息学院
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引力搜索算法是近年提出的一种颇具潜力的全局优化算法,已经成功应用到了各种工程实践中,然而它在求解复杂工程优化问题时容易出现早熟收敛问题。为了在一定程度上避免早熟收敛现象,提出一种应用精英反向学习策略的引力搜索算法(EOGSA)。在演化进程中,对当前种群中的每个个体分别执行精英反向学习策略,生成一个精英反向种群,并将生成的精英反向种群与当前种群同时进行竞争,选择出下一代种群。在一系列经典函数优化测试问题上的对比实验结果表明,EOGSA算法能够提高传统引力搜索算法的性能,在一定程度上避免早熟收敛的缺点。
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