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用于函数优化的最大引力优化算法

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 0次 | 上传用户：LIUSHENGWU5

【摘 要】

：

提出一种基于牛顿万有引力定理的函数优化方法--最大引力优化算法.该算法通过"引力分组"和"引力淘汰"过程更新搜索体.文中给出4个引理来描述算法的数学基础,同时也给出算法的

【作 者】

：

金林鹏 李均利 魏平 陈刚 

【机 构】

：

宁波大学信息科学与工程学院

【出 处】

：

模式识别与人工智能

【发表日期】

：

2004年期

【关键词】

：

函数优化 最大引力优化算法(MGOA) 模拟进化计算 万有引力 

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提出一种基于牛顿万有引力定理的函数优化方法--最大引力优化算法.该算法通过"引力分组"和"引力淘汰"过程更新搜索体.文中给出4个引理来描述算法的数学基础,同时也给出算法的收敛性证明.此外还对该算法进行改进.最后与粒子群算法、差分算法、郭涛算法进行比较,数值结果显示该算法在解决连续函数优化问题具有较高的性能.

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