| 多粒子群协同进化算法 |
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| 引用本文： | 许珂,刘栋.多粒子群协同进化算法[J].计算机工程与应用,2009,45(3):51-54. |
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| 作者姓名： | 许珂 刘栋 |
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| 作者单位： | 1. 德州学院,计算机系,山东,德州,253000
2. 山东师范大学,信息科学与工程学院,济南,250014 |
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| 基金项目： | 山东省自然科学基金重大项目，山东省教育厅计划项目，泰山学者建设工程专项经费资助项目 |
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| 摘 要： | 针对遗传算法收敛速度慢且易于陷入局部最优,而微粒群算法存在早熟的现象,提出了一种多粒子群协同进化算法,在多个粒子群协同进化的同时,通过构建基因库,使较劣的粒子根据基因库进行遗传操作,用4个基准函数进行实验表明,算法MP-SOE3性能明显优于基本PSO算法,最后对该算法进行了推广,给出了一种基于计算智能的多群协同进化模型。
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| 关 键 词： | 遗传算法 粒子群优化 协同进化 多种群 |
| 收稿时间： | 2008-1-8 |
| 修稿时间： | 2008-4-2
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Algorithm of multi-PSO co-evolution based on GA and PSO |
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| XU Ke,LIU Dong.Algorithm of multi-PSO co-evolution based on GA and PSO[J].Computer Engineering and Applications,2009,45(3):51-54. |
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| Authors: | XU Ke LIU Dong |
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| Affiliation: | XU Ke1,LIU Dong21.Department of Computer Science & Technology,Dezhou University,Dezhou,Sh,ong 253000,China 2.School of Information Science , Engineering,Sh,ong Normal University,Jinan 250014,China |
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| Abstract: | Firstly introduced genetic algorithms and particle swarm optimization algorithms,based on which an algorithm of multi- pso co-evolution is proposed.Four benchmark function are tested and shown that the performance of the MPSOE3 algorithm is better than basic PSO algorithm.Lastly extended the algorithm and given a model of multi-swarm co-evolution,which is based on computational intelligence. |
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| Keywords: | genetic algorithms Particle Swarm Optimization（PSO） co-evolution multi-swarm |
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