群搜索优化算法

群搜索优化算法(Group Search Optimizer,GSO)源于群居动物如鸟、鱼、狮子等的觅食行为。这些动物的觅食策略主要有:(1)发现,即发现食物;(2)加入,即加入(追随)发现者分享食物。为避免陷入局部极小,GSO还采用了游荡策略。据此群成员被分为3类:发现者、加入者和游荡者。

每轮迭代中,当前位置最佳的个体为此轮的发现者,发现者保持其位置不变,其他个体随机地被选择为加入者或游荡者,加入者即朝发现者的位置前进一段距离,而游荡者朝任意方向游动一段距离。在整个迭代过程中,发现者保持了当前最佳位置,加入者一直向发现者靠近,而游荡者则随机地在觅食区域游弋。迭代中,每个个体都可以在3种角色中切换。GSO算法乐猫彩票官网与SGA、EP、ES、CPSO相比,在保持单模态函数优化性能的同时,对于多模态函数优化问题有明显优势。



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