头脑风暴优化算法 ABSO

资 源 简 介

头脑风暴优化算法 ABSO

详 情 说 明

头脑风暴优化算法(ABSO)是一种受人类头脑风暴会议启发的群体智能算法，它通过模拟创意产生的过程来解决优化问题。在气味源定位这一特殊应用场景中，ABSO算法展现出独特的优势。

在湍流烟羽环境下进行气味源定位面临几个关键挑战：烟羽分布的不连续性、气味浓度梯度信息的缺失以及湍流带来的随机扰动。传统梯度下降类算法在这种环境中容易陷入局部最优，而ABSO通过维护一个多样化的解群体来应对这些挑战。

算法实现的核心思路是：首先初始化一组随机分布的潜在气味源位置作为"创意解"，每个解代表一个可能的气味源位置假设。然后通过以下三个主要阶段进行迭代优化：

分组阶段：根据解的适应度(通常为检测到的气味浓度)将解划分为不同组别，模拟头脑风暴中的议题分组。

新解生成阶段：在每个组内，通过组合现有解的优良特征或引入随机扰动产生新解，这模拟了头脑风暴中的创意碰撞过程。

选择阶段：评估新解的适应度，保留表现优异的解进入下一代，淘汰表现不佳的解。

当应用于Fluent仿真环境时，算法需要与流场求解器紧密耦合。每次评估解的质量时，都需要通过插值获取该位置在当前流场条件下的气味浓度值。这种仿真-优化闭环使得算法能够逐步逼近真实气味源位置。

ABSO算法在这种动态环境中的优势在于其平衡探索与开发的能力：分组机制保持了搜索的多样性，而适应度导向的选择机制确保了解的质量提升。相比传统的粒子群优化或遗传算法，ABSO通常能更快地收敛到全局最优解。