基于不确定性信息的头脑风暴优化模型

头脑风暴优化是一种新的群体智能,它模仿了人类头脑风暴的过程。 本文提出了一种基于不确定性信息的改进型头脑风暴算法。 它采用亲和力传播聚类而不是k-means聚类。 同时,借鉴云滴算法的思想,引入了结合多个聚类信息的创建算子。 拟议的头脑风暴优化的特征在于无需群集数即可挖掘和利用候选解​​决方案的不确定信息。 最后,将改进后的头脑风暴优化技术应用于数值优化。 仿真结果表明,与原始算法相比,该算法具有更好的优化效果和较高的成功率。