【摘 要】
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爆炸搜索算法作为一种全局优化算法,在迭代后期会出现收敛速度慢、精度低的问题,而传统的优化算法恰好能克服这些缺点。因此,引入一种传统算法——近似共轭梯度法,即用差商代
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11171122)资助
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爆炸搜索算法作为一种全局优化算法,在迭代后期会出现收敛速度慢、精度低的问题,而传统的优化算法恰好能克服这些缺点。因此,引入一种传统算法——近似共轭梯度法,即用差商代替导数的共轭梯度法。在此基础上,提出了带共轭梯度算子的爆炸搜索算法,先引入了新的变异算子来提高算法的全局搜索能力,再运用共轭梯度法添加一个新的算子——共轭梯度算子,实现对最优炸点的局部搜索,从而提高算法的收敛速度与精度。6个常用的benchmark函数的测试结果说明,改进算法的优化结果明显优于原算法。
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