【摘 要】
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针对群搜索优化（Group Search Optimizer,GSO）算法易陷入局部最优、收敛速度较慢、收敛精度较低等问题,提出一种基于差分策略的群搜索优化（Differential Ranking-based Group Se
【机 构】
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天津科技大学计算机科学与信息工程学院
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针对群搜索优化（Group Search Optimizer,GSO）算法易陷入局部最优、收敛速度较慢、收敛精度较低等问题,提出一种基于差分策略的群搜索优化（Differential Ranking-based Group Search Optimizer,DRGSO）算法。主要进行两方面改进：1）按照适应度值的大小对种群进行排序,适当增加发现者的数目,使种群能够获得更好的启发式信息,加快了算法的收敛速度,有效地避免了算法陷入局部最优;2）在发现者搜索过程中,引入4种不同的差分变异策略,提高了算法的收敛精
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