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Brain storm optimization algorithm in objective space

机译：目标空间中的头脑风暴优化算法

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Brain storm optimization algorithm is a newly proposed swarm intelligence algorithm, which has two main operations, i.e., convergent operation and divergent operation. In the original brain storm optimization algorithm, a clustering algorithm is utilized to cluster individuals into clusters as the convergent operation which is time consuming because of distance calculation during clustering. In this paper, a new convergent operation is proposed to be implemented in the 1-dimensional objective space instead of in the solution space. As a consequence, its computation time will depend on only the population size, not the problem dimension, therefore, a big computation time saving can be obtained which makes it have good scalability. Experimental results demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed brain storm optimization algorithm in objective space.
机译：头脑风暴优化算法是一种新提出的群体智能算法，具有两个主要运算，即收敛运算和发散运算。在最初的头脑风暴优化算法中，使用聚类算法将个人作为聚类操作聚类到聚类中，这由于聚类过程中的距离计算而非常耗时。在本文中，提出了一种新的收敛性运算，该运算将在一维目标空间而不是解空间中实现。结果，其计算时间将仅取决于总体大小，而不取决于问题的维度，因此，可以节省大量的计算时间，这使其具有良好的可伸缩性。实验结果证明了该算法在目标空间中的有效性和有效性。

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