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Seeker optimization algorithm:a novel stochastic search algorithm for global numerical optimization

Journal of Systems Engineering and Electronics 2010年第2期21卷 300-311页

作者： Chaohua Dai Weirong Chen Yonghua Song Yunfang Zhu School of Electrical Engineering Southwest Jiaotong University Chengdu 610031 R R. China Department of Electronic Engineering Tsinghua University Beijing 100084 R R. China Department of Computer and Communication Engineering E'mei Campus Southwest Jiaotong University E'mei 614202 P. R. China

A novel heuristic search algorithm called seeker op- timization algorithm （SOA） is proposed for the real-parameter optimization. The proposed SOA is based on simulating the act of human searching. In the SOA, search direction is based on empir- ical gradients by evaluating the response to the position changes, while step length is based on uncertainty reasoning by using a simple fuzzy rule. The effectiveness of the SOA is evaluated by using a challenging set of typically complex functions in compari- son to differential evolution （DE） and three modified particle swarm optimization （PSO） algorithms. The simulation results show that the performance of the SOA is superior or comparable to that of the other algorithms.

关键词： swarm intelligence global optimization human searching behaviors seeker optimization algorithm.

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