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带子群自组织蠕虫算法及其在多模态问题中的应用
被引量:
3
1
作者
郑高飞
王秀峰
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第7期182-184,共3页
提出了一种全新的多模态遗传算法——带子群的自组织蠕虫算法(SSOMA)。该算法的基本思想是:通过初始群体的前期寻优找到峰值点的所在邻域;随后分别在这些邻域内选择少量的个体组成子群,在这些子群中再利用自组织蠕虫算法进行后期寻优,...
提出了一种全新的多模态遗传算法——带子群的自组织蠕虫算法(SSOMA)。该算法的基本思想是:通过初始群体的前期寻优找到峰值点的所在邻域;随后分别在这些邻域内选择少量的个体组成子群,在这些子群中再利用自组织蠕虫算法进行后期寻优,从而找到所有的峰值点,该算法极大地降低了计算的复杂度、提高了收敛速度。最后,用经典测试函数对该算法进行了仿真实验,并进行了计算复杂度分析,结果表明该算法在多模态函数优化方面具有较为理想的应用前景。
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关键词
带子群的自组织蠕虫算法
多模态优化
遗传
算法
涌现
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职称材料
题名
带子群自组织蠕虫算法及其在多模态问题中的应用
被引量:
3
1
作者
郑高飞
王秀峰
机构
南开大学信息学院
出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第7期182-184,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(70572045)
文摘
提出了一种全新的多模态遗传算法——带子群的自组织蠕虫算法(SSOMA)。该算法的基本思想是:通过初始群体的前期寻优找到峰值点的所在邻域;随后分别在这些邻域内选择少量的个体组成子群,在这些子群中再利用自组织蠕虫算法进行后期寻优,从而找到所有的峰值点,该算法极大地降低了计算的复杂度、提高了收敛速度。最后,用经典测试函数对该算法进行了仿真实验,并进行了计算复杂度分析,结果表明该算法在多模态函数优化方面具有较为理想的应用前景。
关键词
带子群的自组织蠕虫算法
多模态优化
遗传
算法
涌现
Keywords
Subgroup-self-organizing worm algorithm (SSOWA)
Multi-modal optimization
Genetic algorithms
Emergence
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
带子群自组织蠕虫算法及其在多模态问题中的应用
郑高飞
王秀峰
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
3
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