群搜索优化算法 Group search optimizer

资 源 简 介

群搜索优化算法 Group search optimizer

详 情 说 明

群搜索优化算法（Group Search Optimizer, GSO）是一种基于群体智能的优化算法，模拟自然界中动物群体的觅食行为来求解复杂优化问题。该算法通过协作和信息共享机制，使个体在搜索空间中高效地寻找全局最优解，适用于连续函数优化任务。

与传统的群体智能算法（如粒子群优化PSO或遗传算法GA）不同，GSO引入了“生产者-侦查者”角色划分机制。其中，生产者负责开发已知的优质区域，侦查者则探索未知区域以避免早熟收敛。这种分工策略显著提高了算法在单峰和多峰函数优化中的性能。

典型的GSO实现会包含多种标准测试函数，例如Sphere、Rastrigin等高维函数，用于验证算法在局部最优规避、收敛速度等方面的表现。通过调整群体规模、角色转换概率等参数，用户可以平衡算法的全局探索和局部开发能力。

实际应用中，GSO在工程优化、机器学习参数调优等领域展现出优势，尤其适合目标函数不可导或多极值的场景。算法demo通常展示其在测试函数上的优化轨迹，直观呈现群体从随机分布到聚焦最优解的动态过程。