改进全局组搜索优化算法GGSO的研究与应用

"全局组搜索优化算法及其应用研究 (2012年) - 一种基于动物捕食原理的群智能优化算法，通过引入加速系数和高斯函数改进，提高搜索能力，适用于解决复杂优化问题。" 全局组搜索优化算法（Global Group Search Optimizer, GGSO）是针对传统组搜索优化算法（Group Search Optimizer, GSO）的一种改进版本，由张康和顾幸生在2012年的研究中提出。GSO算法源于对动物捕食行为的模拟，是一种群体智能优化策略，旨在寻找问题的最优解。GGSO的主要目标是提升算法的收敛速度和搜索性能，包括局部搜索和全局搜索的能力。 在GGSO中，研究者在迭代过程中引入了加速系数这一概念，其目的是加快种群的收敛速度。加速系数能够动态调整个体的移动速度，使得算法在搜索过程中能更有效地收敛到局部最优解，从而增强了算法对局部极值的探索能力。这在优化问题中至关重要，因为快速收敛至局部最优可以帮助算法避免陷入局部陷阱。 此外，GGSO还采用了高斯函数来生成随机位置变异。高斯函数是一种统计分布，其形状特点是中心集中、两侧逐渐衰减。通过高斯函数产生的变异，算法能够在原有的搜索空间基础上引入更多样化的变化，进一步扩大搜索范围，有利于发现全局最优解，增强了算法的全局搜索性能。这种改进使得GGSO不仅能在已知的无约束测试函数上表现出色，也能处理带有约束条件的实际问题。 通过对11个无约束测试函数和3个带约束问题的测试，以及与其他已发表文献的对比分析，GGSO算法显示出优秀的局部和全局搜索能力。它在解决复杂优化问题时展现出强大的适应性和解决问题的潜力，证明了GGSO在优化领域的实用价值。 关键词涵盖：组搜索优化算法、优化方法、全局数值优化。这些关键词突显了GGSO算法的核心特点和应用领域，表明该算法可广泛应用于需要高效优化策略的科学技术和工程问题中，如化学过程控制、工程设计、机器学习模型参数调优等。