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一種混合的GOA_GA優(yōu)化算法_于干
網(wǎng)格優(yōu)化算法網(wǎng)格算法（GOA）是建立在網(wǎng)格的快速生成技術上的一種新的優(yōu)化算法。它的基本思想可以說非常簡單：將待求解的函數(shù)變量區(qū)域（這里函數(shù)的變量區(qū)域一定要是有限的），依據(jù)一定的步長 perlength，以變量區(qū)域的中心位置點為中心，將變量區(qū)域劃分成網(wǎng)格，計算網(wǎng)格上各個網(wǎng)格節(jié)點的函數(shù)值，并找出最好的幾個點組成一個最好個體集; 再以下一個步長分別在最好個體集中那幾個最好點的周圍進一步劃分網(wǎng)格，進行函數(shù)計算，分別找出幾個最好個體然后組合到一起， 再通過篩選找出新一代的最好個體集; 再分別在新的最好個體集中的點的周圍進行下一代的演化計算，依次進行下去直到滿足停止條件。從算法的基本思想可以看出： 其具有編碼簡單、收斂速度快、優(yōu)化精度高、不宜陷入局部最優(yōu)等優(yōu)點。盡管網(wǎng)格算法具有以上優(yōu)點，但它亦有不足之處：在解決高維問題時，雖然采用了隨機的搜索策略大大改善了算法的時間復雜度， 這對于維數(shù)在 50~200 之間的時候算法性能還比較理想， 但是當維數(shù)大于 200 的時候，算法的性能就不是很好。
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