基于发现者预选择机制自适应群搜索算法

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1、基于发现者预选择机制自适应群搜索算法　　摘要：为克服群搜索（GSO）算法早熟的缺点，提高算法收敛速度，提出一种基于发现者预选择机制的自适应群搜索（PSAGSO）算法。首先，依据发现者追随者模型，采用预选择机制，用倒序变异算子产生新发现者，来引导追随者寻优的方向，有效地维持了群体中个体的多样性；其次，提出一种基于线性递减的动态自适应方法来调整游荡者的分布比例，以提高种群中个体的活力，有利于算法跳出局部最优。通过对12个基准函数进行测试。对于30维函数优化，PSAGSO算法的测试数据优于He等（HES，WUQH，SAUNDERSJR.Groupsearcho

2、ptimizer：anoptimizationalgorithminspiredbyanimalsearchingbehavior.IEEETransactionsonEvolutionaryComputation，2009，13（5）：973-990）提供的数据；对于300维函数优化问题，PSAGSO算法的性能更佳。实验结果表明，PSAGSO克服了群搜索优化算法的不足，在一定程度上提高了算法的收敛速度和收敛精度。关键词：群智能算法；群搜索算法；预选择机制；倒序变异；自适应方法50引言在自然进化过程中，诸如蚂蚁、蜜蜂、白蚁等昆虫和鸟类、鱼类等动物集结成群

3、，通过感知、通信、反馈等机制，完成觅食、婚配、筑巢等复杂任务。受自然界群体活动的启发，群体智能越来越受到人们的重视，从20世纪90年代人们就相继在文献[1]提出了蚁群优化（AntColonyOptimization，ACO）算法；在文献[2]提出了人工蜂群（ArtificialBeeColony，ABC）优化算法；在文献[3]提出了微粒群优化（PartialSwarmOptimization，PSO）算法等群智能算法。这些算法已经在人工智能、通信网络和工业生产中的到了广泛应用。群搜索（GroupSearchOptimizer，5GSO）算法是受动物视觉扫

4、描机制（如动物在觅食过程中对食物的搜索扫描行为）启发提出的一种新型的群智能优化算法。该算法由He等[4-5]在2006年IEEE进化计算会议上提出，2009年从GSO算法的基本原理、数学模型、参数设置、算法应用等做了进一步的研究和实验。实验证明，GSO算法为解决连续最优化问题和高维多模态优化问题提供了一种行之有效的新方法。近年来，许多研究学者从不同的方面针对GSO算法进行研究。例如，Chen等[6]提出一种带有量子行为的群搜索优化算法；Fang等[7]在发现者的探索模式中引入Metropolis准则，增强了算法的全局搜索能力；姚建[8]把二次插值法引入G

5、SO算法中，提高了算法的收敛速度；罗磊等[9]用直角坐标系代替极坐标系来改变角度设计搜索优化策略；刘峰等[10]通过加大游荡者的数目提出了一种快速GSO算法；汪慎文等[11]引入反向学习策略来增强GSO算法的全局搜索能力；Kang等[12]提出一种基于最佳的位置和分布式产生能力的视觉扫描优化算法。GSO算法在应用方面的研究成果主要有：Zare等[13]将修正的群搜索优化算法用于求解非凸阀点效应的经济调度问题；Xie等[14]提出一种基于改进的群搜索优化算法研究桁架结构拓扑优化；Zhong等[15]将群搜索优化算法用于板结构优化；He等[16]将群搜索优化

6、算法用于训练神经网络，并将训练好的神经网络用于乳腺癌的诊断；Zeng等[17]提出一种混合粒子群群搜索优化算法，并将其应用于结构设计中；Wang等[18]将群搜索优化算法应用到多目标优化，提出一种新颖的多目标群搜索优化算法。本文在对GSO算法的研究中，为了提高算法的收敛性和求解精度，确定追随者和游荡者的个体分布比例，提出一种基于发现者预选择机制的自适应群搜索（producerpreselectionmechanismbasedselfadaptivegroupsearchoptimizer，PSAGSO）算法。通过对已有文献的若干基准函数进行测试及对比分

7、析，该算法在求解精度和收敛速度上均有一定的优势。51群搜索算法群搜索算法利用PS（ProducerScrounger）补充PS的英文全称。模型和动物在觅食过程中对食物的扫描机制来设计算法搜寻策略。在GSO算法中，一个群体由三部分组成：发现者（Producer）、追随者（Scrounger）和随机游荡者（Rangers）。1.2发现者（ProducerGSO算法依据PS模型选择一个发现者，为其他群体成员共享资源信息，同时从发现者的位置出发，在最大可视角范围内随机选择三个不同角度不同位置的目标进行扫描搜索。首先根据式（2）在零度区域内搜索，然后根据式（3）在

8、右边可视区域内搜索，再根据式（4）在左边可视区域内搜索：1.4游荡者（Range