根生群优化算法
Root growth swarm optimization algorithm
1. 华东理工大学 信息科学与工程学院, 上海 200237
2. 上海交通大学 智慧城市协同创新中心, 上海 200240
摘要
针对全局优化问题，基于一类支持向量数据描述（SVDD）和已有的根系生长算法提出一种新的智能优化算法——根生群优化算法，将根系划分为主根群体和侧根群体。基于SVDD描述主根群体的生长行为，将土壤中养分浓度最高的位置作为全局优化的目标，构建了根系生长模型；分析了RGSO的数学模型，从理论上证明了RGSO的收敛性。在实验中，与当前最先进的其他三种算法进行综合比较，并观察了不同参数对优化效果的影响。实验结果验证了RGSO的收敛性和有效性，表明RGSO是一种解决全局优化问题的有效算法。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61472139,61462073)
上海市经信委“信息化发展”专项资金资助项目(201602008)
上海交通大学智慧城市协同创新中心开放基金资助项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.06.0656
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 22-26,52
文章编号: 1001-3695(2019)01-005-0022-05
发布历史
[2019-01-05] 印刷出版
引用本文
吴正军, 冯翔, 虞慧群. 根生群优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (1): 22-26,52. (Wu Zhengjun, Feng Xiang, Yu Huiqun. Root growth swarm optimization algorithm [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (1): 22-26,52. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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