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微进化算法
引用本文:许小健,张金轮.微进化算法[J].安徽工程科技学院学报,2010,25(4).
作者姓名:许小健  张金轮
作者单位:1. 芜湖市勘察测绘设计研究院,安徽,芜湖241000
2. 安徽工程大学,机械与汽车工程学院,安徽,芜湖241000
摘    要:人类能够根据所积累的经验与知识,有效地引导人类社会的不断进化.受此启发,基于人类社会中趋同与趋异行为过程的有机结合,提出了一种新型的群体智能优化方法——微进化算法.采用若干benchmark函数进行了数值实验,结果表明,微进化算法求解速度快、计算精度高、鲁棒性强.此外,算法控制参数少,易于使用.该算法是一种新型有效智能优化算法.

关 键 词:全局优化算法  微进化算法  群体智能  函数优化  

Microevolution Algorithm
XU Xiao-jian,ZHANG Jin-lun.Microevolution Algorithm[J].Journal of Anhui University of Technology and Science,2010,25(4).
Authors:XU Xiao-jian  ZHANG Jin-lun
Institution:XU Xiao-jian1,ZHANG Jin-lun2(1.Wuhu Geotechnical , Survey Design Institute,Wuhu 241000,China,2.Coll.Mach.& Auto.Engn.,Anhui Polytechnic University,China)
Abstract:According to the accumulated experience and knowledge,human can effectively guide the society to continuously evolution.Inspired by the combination of processes of convergence and divergence behaviors,a new type of swarm intelligent optimization method named microevolution algorithm is proposed.Simulation experiments were carried out by some benchmark functions.The results show that microevolution algorithm has advantages of high speed,high precision and strong robustness.Moreover,microevolution algorithm r...
Keywords:globe optimization method  microevolution algorithm  swarm intelligence  function optimization  
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