基于全局最优值的群搜索优化算法

标准群搜索优化(group search optimizer,GSO)算法在搜索的前期易于陷入局部最优,造成收敛速度变缓甚至在搜索时停滞等问题。针对以上问题对GSO算法进行改进,提出一种基于全局最优值的群搜索优化(global optimal value-based group search optimizer,GGSO)算法,弥补标准群搜索优化算法在搜索的前期易于陷入局部最优的缺陷。通过在GSO算法搜索过程中加入全局最优值方式,改进"发现者–加入者"模型,从而加快算法收敛速度。11个国际标准测试函数的对比实验表明,GGSO算法无论在算法精度还是收敛速度上都优于标准GSO算法。