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1. 新的基于混沌搜索的组优化算法

方振国陈得宝

计算机应用 2011, 31 (03): 657-659. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.00657

摘要（1337）

PDF （570KB）（927）

为提高组搜索优化(GSO)算法的性能，结合混沌方法的全局搜索特性，提出一种新的基于混沌搜索的组搜索优化（CGSO）算法。此方法中，生产者利用混沌搜索方法不断寻找较好的位置；占领者结合当前生产者的位置和自己运动到目前为止的最好位置对自己当前的位置进行更新；徘徊者采用混沌变异方法探索新的位置。该算法运用Logistic映射的初值敏感性扩大搜索范围，利用其全局遍历性进行位置搜索，有效地提高了算法的全局收敛性。采用CGSO、GSO算法对四个典型的函数优化问题进行了仿真实验，仿真结果验证了方法的有效性。

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2. 基于不可行度和内分泌原理的多目标粒子群方法

邹锋陈得宝王江涛

计算机应用 2010, 30 (07): 1885-1888.

摘要（1487）

PDF （602KB）（1112）

针对有约束条件的多目标优化问题，提出了一种求解带约束的基于内分泌思想的多目标粒子群算法。利用不可行度方法和约束主导原理指导进化过程中精英种群的选择操作和约束条件的处理，根据生物体激素调节机制中促激素和释放激素间的相互作用原理，考虑当前非劣解集中的个体对其最邻近的一类群体的监督控制，引入当前粒子的类全局最优位置来反映其所属类中最好位置粒子对当前粒子的影响。为验证多目标约束优化算法的有效性，对两个典型的多目标优化问题进行了仿真实验，仿真结果表明该算法能较大概率地获得多目标约束优化问题的可行Pareto最优解。