基于粒子滤波的动态进化算法

彭星光; 高晓光; 魏小丰; 孟波波

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基于粒子滤波的动态进化算法

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粒子滤波(PF)中粒子的选取与保留过程暗含着"优胜劣汰"的特点,因此PF和进化算法(EA)有着相近的仿生学特点,能够很"自然"进行结合.文章针对具有可学习性的非随机动态优化问题,提出一种基于粒子滤波的动态进化算法,使用PF在决策空间中对最优点的变化进行预测以启发进化算法的搜索.提出一种自适应种群多样性控制方法,用以协调EA和PF对算法的影响.使用移动峰(MPB)问题对算法和随机迁移算法(RIGA)进行了对比测试.实验结果表明所提出的算法是正确、有效的,能够更为有效地求解动态优化问题.

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来源
《西北工业大学学报》 |2010年第3期|393-397|共5页
作者
彭星光; 高晓光; 魏小丰; 孟波波;
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作者单位

西北工业大学,电子信息学院,陕西,西安,710072;

西北工业大学,电子信息学院,陕西,西安,710072;

西北工业大学,电子信息学院,陕西,西安,710072;

西北工业大学,电子信息学院,陕西,西安,710072;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
算法; 优化; 动态优化问题; 动态进化算法; 粒子滤波;

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