【摘 要】
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常用的优化算法大都模拟自然界的一些演化过程来求解优化问题，如进化算法(EA)和粒子群算法(PSA)等，但这些算法在某些场合仍显得实时性较差且易陷于局部最优解.由此提出了一
【机 构】
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河南师范大学 计算机与信息技术学院,新乡453007
【出 处】
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第四届中国Agent理论与应用学术会议
论文部分内容阅读
常用的优化算法大都模拟自然界的一些演化过程来求解优化问题，如进化算法(EA)和粒子群算法(PSA)等，但这些算法在某些场合仍显得实时性较差且易陷于局部最优解.由此提出了一种新型快速的直接随机优化算法(DROA).它直接利用随机搜索过程寻找最优解，减少了额外计算，降低了计算复杂度；其搜索过程分为全局搜索和局部搜索两个阶段，两个阶段选用不同的调节参数公式和搜索方式：首先将递增参数的三个随机优化模块串接构造全局优化子，并将多个全局优化子并行搜索构造全局优化器以便获得全局最优解；然后将多个局部优化模块串接一起运行构造局部优化器使得优化解更为精确.经对多个函数优化的测试表明，其方法快速高效，优于目前的全局优化算法，如EA和PSA.
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