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题名一种小生境技术的微粒群优化器
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作者
徐守江
朱庆保
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机构
南京师范大学数学与计算机科学学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第4期61-63,112,共4页
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文摘
提出了一种基于聚类的小生境技术,可以有效地解决多模态问题并获得多个最优解,并且有较快的收敛速度。认知模式微粒群优化器只利用了每个粒子的认知信息从而在局部区域进行搜索,每个粒子在局部区域寻优并趋向区域最优解,且存在收敛速度慢等问题。为此,提出了一种改进算法,可以让粒子迅速收敛到局部最优解附近。最终每个粒子经历过的最优位置形成了若干个簇,通过对其聚类获得每个簇中的粒子信息。此时问题已转化为多个簇的单模态问题,在各个簇中再利用保收敛微粒群优化器获得每个簇的最优解。最后给出了实验,证明了该方法在圆形拓扑环境中的有效性。
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关键词
认知模式
聚类
保收敛
微粒群优化器
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Keywords
cognition only model
clustering algorithm
guaranteed convergence
Particle Swarm Optimizer(PSO)
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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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