摘要
利用网格优化算法(GOA)编码简单、收敛速度快、不宜陷入局部最优等特点,针对多模态函数优化问题,对GOA算法进行了改进,扩大了优化搜索范围,保持了父本种群的多样性,增强了全局搜索能力。对典型多模态函数问题的测试结果表明,改进的网格优化算法在解决多模态函数优化问题方面具有很强的全局搜索能力和很高的搜索效率。
An improved gridding optimization algorithm （IGOA） based on such advantages as simple code, fast convergence and global optimization of GOA, is proposed to solve some existing problems in Multi-modal function optimization. The search range diversity of antibodies and global search capability could be enhanced by the Improvement Gridding Optimization Algorithm. The results tested on typical Multi-modal function show that the IGOA has strong global search capability and high search efficiency.
出处
《阜阳师范学院学报（自然科学版）》
2012年第4期54-56,98,共4页
Journal of Fuyang Normal University(Natural Science)
基金
国家自然科学基金数学天元基金项目(11226140)
安徽省优秀青年人才基金项目(2011SQRL173)
阜阳师范学院自然科学基金项目(2012FSKJ12)资助
关键词
网格优化算法
多模态函数
优化
多样性
全局搜索能力
gridding optimization algorithm
multi-modal function
optimization
diversity
global search capability
