基于模拟退火的改进群搜索优化算法研究

"论文研究-基于模拟退火的改进群搜索优化算法" 基于模拟退火的改进群搜索优化算法是对标准群搜索优化算法（GSO）的改进版本，其主要目的是解决GSO易陷入局部最优和效率较低的问题。该算法的主要改进为：在搜索最优值的过程中，将模拟退火算法引入发现者的搜索模式，通过以一定的概率接受劣解，能有效跳出局部极值点，从而强化算法的全局搜索能力。 模拟退火算法是一种 Metaheuristic 算法，通过模拟退火的过程来搜索最优解。该算法的主要思想是，通过控制退火温度来控制搜索的幅度，从而避免陷入局部最优。基于模拟退火的改进群搜索优化算法将模拟退火算法引入发现者的搜索模式，通过以一定的概率接受劣解，能有效跳出局部极值点，从而强化算法的全局搜索能力。 在该算法中，还引入了趋势预测思想，加入了发现者和部分加入者的搜索模式中，使其不再盲目更新，提高了寻优性能。该算法的优点在于：可以避免陷入局部最优，提高了算法的全局搜索能力和寻优性能。 在实验中，该算法被应用于群体动画中，为群体动画的实现提供了新的思路和方法。实验结果表明，该算法在低维和高维情况下都表现出了比PSO、GA、PGSO、GSO更好的收敛效果和寻优性。 群体智能是指在问题求解中，通过多个智能体之间的交互和协作来实现问题的解决。基于模拟退火的改进群搜索优化算法正是通过模拟退火算法和趋势预测思想来实现群体智能的。该算法可以应用于群体动画、机器人控制、智能制造等领域。 基于模拟退火的改进群搜索优化算法是一种高效的优化算法，能够避免陷入局部最优，提高了算法的全局搜索能力和寻优性能。该算法的应用前景广泛，能够应用于群体动画、机器人控制、智能制造等领域。 知识点： 1. 群搜索优化算法（GSO）：一种基于群体智能的优化算法，通过多个智能体之间的交互和协作来实现问题的解决。 2. 模拟退火算法：一种 Metaheuristic 算法，通过模拟退火的过程来搜索最优解。 3. 趋势预测思想：一种预测思想，通过分析历史数据来预测未来趋势，提高了寻优性能。 4. 群体智能：指在问题求解中，通过多个智能体之间的交互和协作来实现问题的解决。 5. 群体动画：一种基于群体智能的动画技术，通过多个智能体之间的交互和协作来实现动画的生成。 标签：群体智能、群搜索优化算法、模拟退火、群体动画