应用精英反向学习的引力搜索算法

摘要

引力搜索算法是近年提出的一种颇具潜力的全局优化算法,已经成功应用到了各种工程实践中,然而它在求解复杂工程优化问题时容易出现早熟收敛问题.为了在一定程度上避免早熟收敛现象,提出一种应用精英反向学习策略的引力搜索算法(EOGSA).在演化进程中,对当前种群中的每个个体分别执行精英反向学习策略,生成一个精英反向种群,并将生成的精英反向种群与当前种群同时进行竞争,选择出下一代种群.在一系列经典函数优化测试问题上的对比实验结果表明,EOGSA算法能够提高传统引力搜索算法的性能,在一定程度上避免早熟收敛的缺点.