【摘 要】
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标准群搜索优化算法(GSO)是一种新的群智能优化算法,适用于优化高维函数问题,而且简单、高效、易于实现,但在其优化后期易陷入局部最优。本文为了近一步提高算法的收敛速度和
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标准群搜索优化算法(GSO)是一种新的群智能优化算法,适用于优化高维函数问题,而且简单、高效、易于实现,但在其优化后期易陷入局部最优。本文为了近一步提高算法的收敛速度和精度,对标准GSO算法进行了改进。(1)保留算法中“发现者-加入者”模型,针对标准GSO算法发现者以及游荡者搜索的无目的性,提出改进的群搜索优化算法(IGSO),对23个基准测试函数进行优化,结果表明改进的GSO算法在收敛精度和收敛速度上优于标准GSO算法。(2)针对发现者的单一性,提出新的多发现者群搜索优化算法。通过一组基准测试函数进行优化,测试结果表明本文算法在收敛速度以及收敛精度上优于标准GSO算法。(3)将改进的GSO算法和多发现者GSO算法分别运用于丁烯烷化过程的优化,测试结果显示出了本文算法良好的鲁棒性以及在实际问题中的良好优化能力。
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