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A Comparative Study of Four Parallel and Distributed PSO Methods

机译：四种并行和分布式PSO方法的比较研究

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We present four new parallel and distributed particle swarm optimization methods consisting in a genetic algorithm whose individuals are co-evolving swarms, an "island model"-based multi-swarm system, where swarms are independent and interact by means of particle migrations at regular time steps, and their respective variants enriched by adding a repulsive component to the particles. We study the proposed methods on a wide set of problems including theoretically hand-tailored benchmarks and complex real-life applications from the field of drug discovery, with a particular focus on the generalization ability of the obtained solutions. We show that the proposed repulsive multi-swarm system has a better optimization ability than all the other presented methods on all the studied problems. Interestingly, the proposed repulsive multi-swarm system is also the one that returns the most general solutions.
机译：我们提出了四种新的并行和分布式粒子群优化方法，其中包括一个遗传算法，该算法的个体是共同进化的群体，一个基于“岛模型”的多群系统，其中的群体是独立的，并通过定期的粒子迁移来相互作用步骤，以及通过向颗粒中添加排斥成分来丰富其各自的变体。我们在广泛的问题上研究了所提出的方法，包括理论上手工定制的基准以及来自药物发现领域的复杂的现实生活中的应用，尤其着重于所获得解决方案的泛化能力。我们表明，在所有研究问题上，所提出的排斥多群系统具有比所有其他提出的方法更好的优化能力。有趣的是，所提出的排斥多群系统也是返回最普遍解决方案的系统。

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