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Parallel and Cooperative Particle Swarm Optimizer for Multimodal Problems

机译：多模态问题的并行协同粒子群优化器

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Although the original particle swarm optimizer (PSO) method and its related variant methods show some effectiveness for solving optimization problems, it may easily get trapped into local optimum especially when solving complex multimodal problems. Aiming to solve this issue, this paper puts forward a novel method called parallel and cooperative particle swarm optimizer (PCPSO). In case that the interacting of the elements in.. D-dimensional function vector X = [x(1),x(2),...,x(d),...,x(D)] is independent, cooperative particle swarm optimizer (CPSO) is used. Based on this, the PCPSO is presented to solve real problems. Since the dimension cannot be split into several lower dimensional search spaces in real problems because of the interacting of the elements, PCPSO exploits the cooperation of two parallel CPSO algorithms by orthogonal experimental design (OED) learning. Firstly, the CPSO algorithm is used to generate two locally optimal vectors separately; then the OED is used to learn the merits of these two vectors and creates a better combination of them to generate further search. Experimental studies on a set of test functions show that PCPSO exhibits better robustness and converges much closer to the global optimum than several other peer algorithms.
机译：尽管原始的粒子群优化器（PSO）方法及其相关变体方法在解决优化问题方面显示出一定的有效性，但特别是在解决复杂的多峰问题时，它很容易陷入局部最优状态。为了解决这个问题，本文提出了一种称为并行协同粒子群优化器（PCPSO）的新方法。如果元素在D维函数向量X = [x（1），x（2），...，x（d），...，x（D）]中的相互作用是独立的，使用协作粒子群优化器（CPSO）。基于此，提出了PCPSO来解决实际问题。由于在实际问题中由于元素的相互作用而无法将维分解成几个较低维的搜索空间，因此PCPSO通过正交实验设计（OED）学习来利用两种并行CPSO算法的协作。首先，使用CPSO算法分别生成两个局部最优矢量。然后使用OED来学习这两个向量的优点，并创建它们的更好组合以生成进一步的搜索。对一组测试函数的实验研究表明，与其他几种对等算法相比，PCPSO具有更好的鲁棒性，并且收敛于更接近于全局最优。

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  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2015年第6期|743671.1-743671.10|共10页
  • 作者

    Zhang Geng; Li Yangmin;

  • 作者单位

    Univ Macau, Dept Electromech Engn, Taipa, Macau, Peoples R China.;

    Tianjin Univ Technol, Tianjin Key Lab Adv Mechatron Syst Design & Intel, Tianjin 300384, Peoples R China.;

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  • 正文语种 eng
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