一種新型的自由搜索算法.pdf

1、自由搜索(Free Search，F(xiàn)S)算法是近年來新提出的一種群體智能算法，體現(xiàn)的是一種“以不確定應(yīng)對不確定，以無窮盡應(yīng)對無窮盡”的思想。該算法模擬一些高等群居動物尋找水源的過程，對動物個體自由、不確定的搜索行為進(jìn)行抽象、建模，并用于目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化，表現(xiàn)出了較好的性能。與此同時，自由搜索算法也存在著一些問題，針對這些問題進(jìn)行有效的改進(jìn)逐漸成為學(xué)者們研究的一個熱點(diǎn)。本文強(qiáng)調(diào)個體搜索能力的差異性，對自由搜索算法進(jìn)行改進(jìn)，并將改進(jìn)的算法運(yùn)用

2、于非線性方程組的求解。
　　 本文主要做了以下幾個方面的工作：
　　 1.首先詳細(xì)介紹了基本自由搜索算法的生物學(xué)背景、搜索機(jī)制和數(shù)學(xué)模型，從參數(shù)分析和收斂性分析兩個方面歸納出算法存在的問題。同時簡要說明了現(xiàn)階段已有的幾種自由搜索改進(jìn)算法的思想原理，指出這些改進(jìn)策略的優(yōu)點(diǎn)以及可能存在的潛在問題。
　　 2.根據(jù)基本FS算法及其改進(jìn)算法中存在的問題提出了白適應(yīng)鄰域空間和搜索步的自由搜索(Adapted Neighbo

3、urhood and Step Free Search，ANSFS)算法，從算法思想、數(shù)學(xué)模型和算法流程三個方面對ANSFS算法進(jìn)行了準(zhǔn)確的闡述，對算法的性能進(jìn)行了細(xì)致的分析。
　　 3.為了驗證ANSFS算法的正確性和高效性，本文選取了7個典型的基準(zhǔn)函數(shù)對其進(jìn)行仿真實(shí)驗，與經(jīng)典的粒子群算法、基本的FS算法以及兩種性能較好的FS改進(jìn)算法進(jìn)行搜索速度、收斂精度及空間開銷上的比較，對實(shí)驗結(jié)果進(jìn)行全面的分析與總結(jié)。
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