改善微粒群算法多样性的多子群动态聚合

穆华平; 张新林; 赵太飞

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改善微粒群算法多样性的多子群动态聚合

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针对微粒群算法的群体多样性问题,将无标度网络形成过程中的择优连接机制引入微粒群算法的群体构造过程中,提出了一种多子群动态聚合的微粒群算法.依据算法搜索的状态,当某个子群面临搜索困境时,择优选择优秀子群建立连接,随着搜索的不断推进,微粒群体由多个独立的子群逐步聚合为一个类无标度群体网络.通过仿真实验发现,该算法通过调整微粒的邻域规模和连接方式平衡了算法的勘探和开发的能力,获得了较好的收敛性能.

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来源
《河南科学》 |2013年第10期|1638-1642|共5页
作者
穆华平; 张新林; 赵太飞;
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作者单位

鹤壁职业技术学院公共基础教研部,河南鹤壁458030;

驻马店职业技术学院信息工程系,河南驻马店463000;

西安理工大学自动化与信息工程学院,西安710048;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
微粒群算法; 多子群; 择优连接; 聚合; 无标度网络;

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