论文研究 应用精英反向学习的引力搜索算法.pdf

引力搜索算法是近年提出的一种颇具潜力的全局优化算法，已经成功应用到了各种工程实践中，然而它在求解复杂工程优化问题时容易出现早熟收敛问题。为了在一定程度上避免早熟收敛现象，提出一种应用精英反向学习策略的引力搜索算法（EOGSA）。在演化进程中，对当前种群中的每个个体分别执行精英反向学习策略，生成一个精英反向种群，并将生成的精英反向种群与当前种群同时进行竞争，选择出下一代种群。在一系列经典函数优化测试问题上的对比实验结果表明，EOGSA算法能够提高传统引力搜索算法的性能，在一定程度上避免早熟收敛的缺点。