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| 基于种群熵的多粒子群协同优化* | |
| 引用本文： | 胡成玉,吴湘宁,王永骥.基于种群熵的多粒子群协同优化*[J].计算机应用研究,2008,25(12):3593-3595. |
| 作者姓名： | 胡成玉 吴湘宁 王永骥 |
| 作者单位： | 1. 华中科技大学,控制科学与工程系,武汉,430074;中国地质大学,计算机学院,武汉,430074 2. 中国地质大学,计算机学院,武汉,430074 3. 华中科技大学,控制科学与工程系,武汉,430074 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（60674105）； 中国地质大学（武汉）优秀青年教师计划资助项目（CUGQNL0821） |
| 摘 要： | 提出了一种基于种群熵的多粒子群协同优化算法,通过引入熵对种群粒子的分布性进行度量,然后利用它来引导在多种群协同演化中粒子迁徙的时间和方向,从而保持粒子在寻优过程中的多样性和快速性。通过四个典型测试函数的仿真说明了该算法具有摆脱局部极值能力和较高的收敛速度。 |
| 关 键 词： | 种群熵 粒子群优化 协同 |
Co evolutionary particle swarm optimization based on population entropy |
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| HU Cheng yu,WU Xiang ning,WANG Yong ji.Co evolutionary particle swarm optimization based on population entropy[J].Application Research of Computers,2008,25(12):3593-3595. | |
| Authors: | HU Cheng yu WU Xiang ning WANG Yong ji |
| Affiliation: | (1.Dept. of Control Science & Engineering, Huazhong University of Science & Technology, Wuhan 430074, China; 2. School of Computer, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China) |
| Abstract: | This paper applied a modified CPSO based on population entropy in the context of ECPSO. The entropy was used to measure the diversity of the whole population and then guided the particles how to migrate. The ECPSO was tested on some benchmark optimization problems and the results show a superior performance compared with the standard PSO and CPSO. |
| Keywords: | population entropy particle swarm optimization(PSO) co-evolutionary |
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