一种新型优化算法——学习算法

摘要

从优化算法应该具有的共性出发,提出一种全新的算法--学习算法(LA).该算法记录历史最优解和当前最优解这两组关键历史信息,然后让当前解向这两种最优解聚集(即学习的过程);同时为了不放弃其他区域的搜索,让当前解的一部分完全随机地被重置.该算法原理简单,可调参数少且各参数对算法效能的影响易于掌控.在多最优函数以及复杂函数的最小化测试中,通过与GA、PSO的比较,发现LA确实是一种有效的优化算法,其优化效率并不低于现有算法.数值实验还表明,LA在多最优解问题的寻优中相对GA和PSO具有非常明显的优势.