控制与决策

作者：潘科,张伟,王亚刚

单位：上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093,,上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093,,上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093,

关键词：元启发式;最优化;群智能;特种部队算法

基金：国家自然科学基金项目(11502145,61703277,61074087).

根据现实环境中特种部队在执行任务时的情形,提出一种新的受启发于人的行为和基于群体的优化算法-----特种部队算法(SFA).特种部队算法为了有效模拟特种部队的特征,将现实中的不同战术行为和群体策略引入寻优思路,设计独特的搜索模式.特种部队会根据具体场景和任务要求,分别进行3种不同的任务:大规模搜索、突击搜捕、抓捕解救,通过结合不同策略,同时在算法中加入一些独特的机制,SFA可以模拟真实的动态行为以符合优化需求,SFA与其他几种成熟的算法进行比较,在包含单峰函数、多峰函数和固定维函数的15组基准函数测试中,验证了SFA的性能.实验结果表明,SFA展现出极具潜力和竞争力的结果,且能够在较好地平衡探索能力和开发能力的基础上,获得良好的搜索性能和寻优精度.

来源：2022年第10期

《控制与决策》期刊编辑部

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