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首页> 外文会议>2017 International Conference on Vision, Image and Signal Processing >A Simplified and Efficient Gravitational Search Algorithm for Unconstrained Optimization Problems
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A Simplified and Efficient Gravitational Search Algorithm for Unconstrained Optimization Problems

机译：一种无约束优化问题的简化有效引力搜索算法

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Aiming at the shortcomings that the gravitational search algorithm (GSA) is easy to fall into the local optima, this paper proposes a simplified gravitational search algorithm (SGSA). This improved gravitational search algorithm has the characteristics of faster optimization process and better convergence accuracy for solving unconstrained optimization problems. In the search process, SGSA discards the velocity and only performs the particles' position update including the particles acceleration. Ten benchmark functions are used to verify the performance of the SGSA algorithm, and the experimental results show that SGSA is better than the other four approaches with different improvement strategies for most cases.
机译：针对重力搜索算法（GSA）容易陷入局部最优的缺点，提出了一种简化的重力搜索算法（SGSA）。这种改进的引力搜索算法具有更快的优化过程和更好的收敛精度，可以解决无约束优化问题。在搜索过程中，SGSA放弃速度，仅执行包括粒子加速度在内的粒子位置更新。十个基准函数被用于验证SGSA算法的性能，实验结果表明，在大多数情况下，SGSA优于其他四种具有不同改进策略的方法。

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