發(fā)布時間：2017-09-25 19:11

  本文關(guān)鍵詞：基于多種群粒子群算法和布谷鳥搜索的聯(lián)合尋優(yōu)算法

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【摘要】：為了提高動態(tài)多種群粒子群(DMS-PSO)算法的全局搜索能力,將布谷鳥搜索算法(CS)引入DMS-PSO算法中,提出DMS-PSO-CS算法.采用中位數(shù)聚類算法將整個種群動態(tài)劃分為若干小種群,各個小種群作為底層種群通過PSO算法進(jìn)行尋優(yōu),再將每個小種群中的最優(yōu)粒子作為高層種群的粒子通過CS算法進(jìn)行深度優(yōu)化.將所提出算法應(yīng)用于CEC 2014測試函數(shù),并與CS算法和其他改進(jìn)的PSO算法進(jìn)行比較.實驗結(jié)果表明,所提出算法能夠顯著提高全局搜索能力和算法效率.
【作者單位】： 廈門大學(xué)信息技術(shù)與科學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 粒子群算法 動態(tài)多種群 布谷鳥搜索 中位數(shù)聚類
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61203176) 福建省自然科學(xué)基金項目(2013J05098)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 0引言自Kenndy等[1-2]提出PSO算法以來,該算法得到了廣泛的發(fā)展和應(yīng)用[3-6].針對標(biāo)準(zhǔn)PSO算法容易陷入局部最優(yōu)和精度較低的問題,Kennedy等[7]提出了局部版本的PSO算法,將鄰域的最優(yōu)值作為粒子的學(xué)習(xí)對象間接地將最優(yōu)值在整個粒子群中傳播,增加了整個種群的多樣性;Mendes等[8]

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：919081