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一种改进的自由搜索算法_任诚
1 基本 FS 算法结构自由搜索算法是一种新兴的群集智能进化算法， 在兼顾局部搜索和全局搜索、提高鲁棒性和自适应等方面有较大创新。在研究中发现， 与其他进化算法一样，FS 算法同样存在易发散、早熟收敛等缺点，传统的 FS 算法存在后期寻优效率低，特别是多维空间寻优不佳等问题， 本文引入一种基于拉伸技术的新型算法 SFS，旨在提高算法的全局收敛能力。基于典型测试函数的实验结果验证了算法的有效性。 1.1 初始化需要初始化的变量有：搜索边界 xmini 和 xmaxi ;个体数量 m，j= 1，。..，m;搜索空间维数 n，i=1，。..，n;搜索步中的小步数 T ，t 是搜索步中的当前小步，t=1，。..，T; 第 j 个个体在搜索空间第 i 维变量空间邻域搜索范围 Rji ，Rji∈［Rmin ，Rmax］;搜索终止代数 G。 FS 算法可采取三种初始化策略：随机值法、确定值法和单一值法，其中随机值法应用最为广泛，这里采用随机值法初始化种群 （1） 式中 randomji（0，1）产生（0，1）内均匀分布的随机数。这种方式产生的 m 只个体位于搜索空间的任意 m 个坐标点上。 1.2 寻优搜素在搜索步内，每个个体在其搜索半径内随机走 T 步，更新个体位置，个体行为描述如下： （2） 算法搜索过程中，对目标函数的符号作如下规定： （3） 式中：f 是一个个体完成搜索步以后作标记的位置。
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