微粒群算法局部模型邻域研究

详细介绍了微粒群算法局部最好模型几种邻域结构的特点,分析了引入元胞自动机邻居模型的优越性,并通过冯-诺依曼型邻域、摩尔型邻域、扩展的摩尔型邻域以及环形结构4种邻域结构在函数优化中性能的对比,指出了虽然针对不同的函数应该选用不同的邻域,但存在一些好的邻域结构,它们往往更适合比较广泛范围函数的优化。

基于元胞自动机改进的微粒群算法

该文在分析微粒群算法局部最好模型几种邻域结构特点的基础上,提出了基于元胞自动机改进的微粒群算法。该算法从元胞自动机的建模思想出发,指出了微粒群算法本身就是一个元胞自动机,从而利用元胞自动机的理论对微粒群算法进行分析改进。实验结果表明,该算法不仅在单峰函数和多峰函数的优化中表现出了较好的性能,而且还适合比较广泛范围函数的优化。

基于邻域思想改进的微粒群算法

该文从基本微粒群算法社会行为分析的基础出发,分析了微粒群算法局部最好模型和一种基于邻域思想的微粒群算法与基本微粒群算法的关系。为了改进微粒群算法的全局和局部搜索能力,避免算法陷入局部优化,该文通过借鉴使用较为稳定的元胞自动机邻居模型中扩展摩尔型邻域,同时利用了元胞自动机的一些理论,提出了基于邻域思想改进的微粒群算法。实验结果表明,该方法在函数优化中能有效地进行全局搜索。