本文選題：萬有引力搜索算法 + 啟發(fā)式搜索算法�。� 參考：《山西科技》2016年06期

【摘要】：萬有引力搜索算法是一個(gè)基于重力和質(zhì)量動(dòng)力學(xué)規(guī)律的隨機(jī)搜索算法,廣泛用于解決優(yōu)化問題。為了增強(qiáng)原算法的性能,提出基于鳥類群體響應(yīng)的萬有引力搜索算法。該算法引入一個(gè)新的多樣性勘探機(jī)制以增強(qiáng)它的多樣性勘探能力,該機(jī)制通過3個(gè)主要步驟實(shí)現(xiàn):初始化、最近鄰域個(gè)體識別以及方向的改變。借助群體響應(yīng)機(jī)制,提出的算法可以探索范圍更廣的搜索空間,并因此避免陷入局部次優(yōu)解決方案。采用基準(zhǔn)優(yōu)化函數(shù)驗(yàn)證算法,并且應(yīng)用該算法進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類。結(jié)果表明,提出的算法提高了原始GSA的多樣性勘探性能,在優(yōu)化函數(shù)實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)聚類中得到了更好的結(jié)果。
[Abstract]:The universal gravity search algorithm is a random search algorithm based on the law of gravity and mass dynamics, which is widely used to solve optimization problems. In order to improve the performance of the original algorithm, a universal gravity search algorithm based on bird population response was proposed. The algorithm introduces a new diversity exploration mechanism to enhance its diversity exploration ability. The mechanism is implemented through three main steps: initialization, recent neighborhood identification and direction change. With the help of group response mechanism, the proposed algorithm can explore a wider range of search space and thus avoid falling into local sub-optimal solution. The benchmark optimization function is used to verify the algorithm, and the algorithm is applied to data clustering. The results show that the proposed algorithm can improve the diversity exploration performance of the original GSA and obtain better results in optimization function experiments and data clustering.
【作者單位】： 國網(wǎng)遼寧省電力有限公司信息通信分公司;太原理工大學(xué)新型傳感器與智能控制教育部山西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)青年基金(51405327) 山西省自然科學(xué)基金(2014011021-1,2014021024-1)
【分類號】：TP18

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本文編號：2024906