改进万有引力搜索算法在函数优化中的应用
刘小刚1
欧阳自根2
1.西京学院 理学院,西安7101232.南华大学 数理学院,湖南 衡阳421000
摘要：为了克服标准的万有引力搜索算法在函数优化中迭代速度慢、易陷入局部最优等问题,基于加强算法的性能,研究了新的策略.结合粒子群算法的开采能力和万有引力搜索算法的勘察能力,得到了基本粒子群万有引力搜索混合算法.对混合算法中的加速因子进行改进并引入了动量因子,提出了一种改进的粒子群万有引力搜索混合算法(IPSOGSA).结果表明:与粒子群算法、万有引力搜索算法、基本粒子群万有引力搜索混合算法相比,改进的粒子群万有引力搜索混合算法在非线性的复杂函数优化中具有更好的寻优能力.
关键词：局部最优问题万有引力搜索算法粒子群算法混合算法加速因子动量因子测试函数函数优化
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
资助基金：陕西省教育厅专项科研项目(16JK2213)
论文发表日期：2021-03-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 193-197 )
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