采用动态知识因子的基于知识共享的优化算法

针对基于知识共享的优化算法(GSK)之不足，提出一种采用动态知识因子的基于知识共享的优化算法(DKGSK)。首先，个体通过自适应权重来调节其搜索，在算法前期以较大步长进行全局探索，增强了算法全局探索能力；在算法后期以较小步长进行局部搜索，提升了算法局部开发能力。其次，个体使用动态知识因子来调控其搜索步长，使搜索步长更具灵活性和随机性，提升了个体的局部搜索能力，从而增强了算法的局部开发能力。再次，个体借助列维飞行增强其跳出局部最优的能力，从而增强了算法规避陷入局部最优的能力。通过12个基准测试函数的数值实验与仿真，结果表明DKGSK的全局收敛速度和优化精度方面均得到了明显的改善，规避陷入局部最优的能力得到了增强。