基于引力搜索和分布估计的混合离散优化算法.pdf

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1、JournalofComputerApplicationsISSN1001—90812014．07．．10计算机应用，2014，34(7)：2074—2079CODENJYIIDUhttp：／／www．joca．an文章编号：1001．9081(2014)07．2074．06doi：10．11772／j．issn．1001-9081．2014．07．2074基于引力搜索和分布估计的混合离散优化算法蒋悦，沈冬梅，赵彦。，高尚策(1．江苏信息职业技术学院物联网工程系，江苏无锡214153；2．东华大学信息科学与技术学院，上海201620)(十通信作者电子邮箱gao

2、sc@dhu．edu．an)摘要：针对传统离散引力搜索算法(GSA)容易陷入局部最小解的问题，提出了一种引力搜索和分布估计的混合离散算法GSEDA。通过有效地利用个体在引力搜索的历史统计信息，结合分布估计建立的概率分布模型，生成新的具有全局统计意义的优良解，继而更新搜索群体，使算法搜索更加平衡了空间的开发和探索能力，从而使得算法具有更强的跳出局部最优解的能力。仿真实验结果表明提出的新算法比传统算法具有更好的优化性能和鲁棒性。关键词：引力搜索算法；分布估计；旅行商问题；NP—hard问题；局部最优解中图分类号：TP391．4文献标志码：AHybriddiscre

3、teoptimizationalgorithmbasedongravitysearchandestimationofdistributionJIANGYue，SHENDongmei，ZHAOYan，GAOShangce(1．DepartmentofInternetofThings，JiangsuCollegeofInformationTechnology,WuxiJiangsu214153，China；2．CollegeofInformationSciencesandTechnology,DonghuaUnive~ity,Shanghai201620，Chin

4、a)Abstract：AccordingtotheproblemofthetraditionalGravitationalSearchAlgorithm(GSA)suchasfallingintothelocalminimumpointeasily，ahybridalgorithmbasedonEstimationofDistribution(ED)andgravitationalsearch(GSEDA)wasproposed．BycharacterizingthedistributionofcurrentsolutionsfoundbyGSA，EDwasu

5、sedtogeneratepromisingsolutionsbasedontheconstructedprobabilitymatrix，thusguidingthesearchtonewsolutionareas．TheproposedGSEDAwasabletobalancetheexplorationandexploitationofthesearch，thereforepossessingabetterlocaloptimajumpingcapacity．Theexperimentalresultsbasedonthetravelingsalesma

6、nproblemindicatethatGSEDAperformsbetterthantraditionalalgorithmsintermsofsolutionqualityandrobustness．Keywords：GravitationalSearchAlgorithm(GSA)；EstimationofDistribution(ED)；TravelingSalesmanProblem(TSP)；NP—hardproblem；localoptimalsolution于传统的优化缺陷，如陷入局部最小化、进化早熟、搜索缓慢，0引言缺乏有效的加速收敛机制等。

7、近年来，众多学者分别从引力搜索算法(GravitationalSearchAlgorithm，GSA)是一改善引力搜索的移动及选择算子，融合其他搜索机制等方面种新型元启发式搜索算法⋯。GSA利用粒子群体对解空间对引力算法提出了一些改进模型。徐遥等”提出了权值化进行搜索，群体中的所有个体的质量都对应着待解问题的适惯性质量的改进引力算法，并在基准函数测试上验证了算法应度，其所处的空间位置对应着问题的解，个体间的作用力遵的有效性。Sarafrafi等提出了分裂算子用于进一步探索当循万有引力定律。在算法初期，所有个体随机存在于搜索空前最优个体的邻域范围。Shamsud

8、in等通过将位置更新规间中的任意位置，