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一种新的混合重力搜索粒子群优化算法( A novel hybrid gravitational search particle swarm optimization algorithm )
Talha Ali Khan Sai Ho Ling
粒子群优化(PSO)算法是群体计算家族的一员,被广泛应用于求解非线性优化问题。但是,随着迭代的进行,它容易出现过早停滞,陷入局部极小值,丧失勘探能力。与此相反,引力搜索算法(GSA)可以很好地搜索全局最优解,但其缺点是在最后阶段搜索速度较慢。针对这些问题,本文提出了一种新的混合引力搜索粒子群优化算法(HGSPSO)。该方法的核心思想是将GSA的局部搜索能力与PSO的社会思维能力(gbest)相结合。为了检验这些方法在解决上述收敛速度慢和陷入局部极小五标准等问题方面的有效性,使用了一些现代CEC基准函数来保证所提出方法的有效性。此外,还解决了一个DNA序列问题,以验证该方法的有效性。采用发夹、连续性、H测度、相似性等参数作为目标函数。采用分层方法求解多目标问题,首先通过加权求和法得到单个目标函数,然后对结果进行实证验证。该算法具有良好的解稳定性和收敛性。
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