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2015-10-12 发布于重庆
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光线寻优算法的寻优机理分析.pdf

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光线寻优算法的寻优机理分析

∗ Æ 9 MR(2000) 68W40; 90C59 O224 1 min f (x) = f (x , · · · , x ), 1 n s.t x ∈ [l , u ], i = 1, · · · , n (1) i i i G = [l , u ] × · · · × [l , u ], x = (x , · · · , x ) n 1 1 n n 1 n x ∈ G f (x) 0. ℄ (Genetic Algorithm GA)[1], (Simulated Annealing, SA)[2] (Particle Swarm Optimization, PSO)[3] (Ant Colony Optimization, ACO)[4] (1) 2002 (Artiﬁcial Fish Swarm Algorithm, AFSA)[5]; 2005 Karaboga (Artiﬁcial Bee Colony Algorithm, ABC)[6]; Dan Simon 2008 (Biogeography-Based Optimization, BBO)[7] ℄ - (Light Ray Optimization, LRO) 2008 [8]. [9] [10] [11] [12] [13] LRO () [14] LRO LRO Æ LRO LRO 2 2.1 Æ G G G , G , · · ·, 1 2 G G 2.2 LRO 1, m X (m) = (x(m) , y(m)) P (m) = (p (m), q(m)) y = Y X (m+1) = (x(m+1) , y(m)), x(m+1) = x(m) + p (m) · (Y − y (m))/q(m), (2) y (m+1) = Y. (2) y = Y P (m) P (m+1) 1) vm+1 sin αm ≤ vm , ( 1), sin αm+1 = sin αm · vm+1/vm , (3) α