本文關(guān)鍵詞：層次學(xué)習(xí)骨干粒子群優(yōu)化算法

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【摘要】：對骨干粒子群優(yōu)化(BPSO)種群多樣性迅速喪失的原因進(jìn)行分析,提出層次學(xué)習(xí)骨干粒子群優(yōu)化算法以克服早熟現(xiàn)象.該算法中粒子依不同的學(xué)習(xí)概率向粒子自身的最優(yōu)粒子、優(yōu)勝粒子和群體最優(yōu)粒子學(xué)習(xí),該機(jī)制使群體實(shí)現(xiàn)不同層次的搜索并有效維持群體的多樣性.此外,群體最優(yōu)粒子依概率采用跳躍策略以增強(qiáng)逃逸能力或采用擾動(dòng)策略以提高解的質(zhì)量.將所提出的算法與多種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行對比,仿真結(jié)果表明,所提出算法的綜合表現(xiàn)優(yōu)于其他算法.
【作者單位】： 安徽工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;安徽工業(yè)大學(xué)數(shù)理科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 骨干粒子群優(yōu)化 早熟 種群多樣性
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61300059,61502010)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 0引言粒子群優(yōu)化算法[1](PSO)模擬鳥群、魚群的覓食特性以及人類的社會行為,由于其概念簡單、易于實(shí)現(xiàn),受到了研究者們的廣泛關(guān)注.2003年,Kennedy提出了骨干粒子群優(yōu)化[2](BPSO),該算法消去了傳統(tǒng)PSO中的速度項(xiàng),通過基于個(gè)體最優(yōu)位置(pbest)和群體最優(yōu)位置(gbest)的高斯采樣完

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本文編號：832067