克格萨

KGSA:一种基于K均值小生境技术和一种新的精英策略的多峰优化引力搜索算法。引力搜索算法是求解单峰问题的一种元启发式算法。本文提出了一种基于K均值的多峰优化算法(KGSA)。该算法将K-means和一种称为“循环中的循环”的精英策略结合到GSA中。首先在KGSA中,用K均值对初始种群成员进行聚类。然后,创建新的种群并将其划分为不同的生态位(或集群),以扩大搜索空间。“环中循环”技术引导每个生态位的成员根据各自的集群向最佳方向发展。这意味着较轻的成员比较重的成员朝每个簇的最佳方向移动得更快。为了进行评估,KGSA以知名函数为基准,并与一些最先进的算法进行比较。实验表明,KGSA算法在求解有约束和无约束多峰函数的局部和全局最优解方面比其他算法有更好的效果。