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粒子群算法种群结构与种群多样性的关系研究
引用本文:段晓东,高红霞,张学东,刘向东.粒子群算法种群结构与种群多样性的关系研究[J].计算机科学,2007,34(11):164-166.
作者姓名:段晓东  高红霞  张学东  刘向东
作者单位:1. 东北大学信息科学与工程学院,沈阳110004;大连民族学院非线性信息技术研究所,大连116600
2. 辽宁科技大学计算机科学与工程学院,鞍山114044;大连民族学院非线性信息技术研究所,大连116600
3. 辽宁科技大学计算机科学与工程学院,鞍山,114044
4. 大连民族学院非线性信息技术研究所,大连,116600
基金项目:国家自然科学基金 , 教育部高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划 , 辽宁省教育厅资助项目
摘    要:本文采用种群熵刻画粒子群算法中种群的多样性,并通过一组标准测试函数分析了不同的种群结构及邻城关系对粒子群算法种群多样性变化和算法性能的影响。实验结果表明,不同的种群结构具有不同的信息传递特性,对粒子群种群多样性的变化及算法的搜索效果有着较大的影响,因此对于不同的问题需根据其特点选择不同的种群结构。

关 键 词:粒子群优化  种群熵  种群结构

Relations between Population Structure and Population Diversity of Particle Swarm Optimization Algorithm
DUAN Xiao-Dong,GAO Hong-Xia,ZHANG Xue-Dong,LIU Xiang-Dong.Relations between Population Structure and Population Diversity of Particle Swarm Optimization Algorithm[J].Computer Science,2007,34(11):164-166.
Authors:DUAN Xiao-Dong  GAO Hong-Xia  ZHANG Xue-Dong  LIU Xiang-Dong
Abstract:This article adopts population entropy to portray the diversity of population, and has analyzed the influence of the different topology to the population entropy through a group of standard test functions. The test result indicates that, as a result of its own characteristic, different population structure has the tremendous influence to the population diversity and search effect of the algorithm, therefore when solving different problem, we should choose different popu- lation structure according to the characteristic of the problem.
Keywords:Particle swarm optimization  Population entropy  Population structure
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