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弱连接多子群分子动理论优化算法
引用本文:范朝冬,刘颖南,章兢,易灵芝,肖乐意.弱连接多子群分子动理论优化算法[J].控制理论与应用,2019,36(1):108-119.
作者姓名:范朝冬  刘颖南  章兢  易灵芝  肖乐意
作者单位:湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105;广西高校复杂系统与智能计算重点实验室,广西南宁530006;湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭,411105;湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105;湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082;湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙,410082
基金项目:国家自然科学基金项目(61573299, 51677063), 湖南省自然科学基金项目(2016JJ3125), 湖南省教育厅科学研究项目(15C1327), 湘潭大学校级课题 (15XZX31), 广西高校复杂系统与智能计算重点实验室基金(2017CSCI04)资助.
摘    要:针对分子动理论优化算法拓扑结构与"群集"现象的不足,提出了一种弱连接多子群分子动理论优化算法.该算法分为上下两层,下层由一系列分子子群执行启发式快速搜索,以提高算法的收敛速度;上层中的混沌扰动子群基于混沌扰动机制,以便停滞状态的分子子群能跳出局部极值;上层中的免疫局部学习子群选取下层中的部分优秀个体进行局部学习,以实现精细化搜索而提高算法的收敛精度.仿真结果表明,该算法在寻优精度、收敛速度以及求解偏移函数等方面均有良好的性能.

关 键 词:分子动理论优化算法  多子群  弱连接  群集现象  混沌扰动
收稿时间:2017/9/30 0:00:00
修稿时间:2018/3/24 0:00:00

A weak linked multi-subpopulation kinetic-molecular theory optimization algorithm
FAN Chao-dong,LIU Ying-nan,ZHANG Jing,YI Ling-zhi and XIAO Le-yi.A weak linked multi-subpopulation kinetic-molecular theory optimization algorithm[J].Control Theory & Applications,2019,36(1):108-119.
Authors:FAN Chao-dong  LIU Ying-nan  ZHANG Jing  YI Ling-zhi and XIAO Le-yi
Affiliation:the college of information engineering of xiangtan university,the college of information engineering of xiangtan university,the college of information engineering of xiangtan university,the college electrical and information engineering of hunan university,the college of information engineering of xiangtan university,the college of electrical and information engineering of xiangtan university
Abstract:
Keywords:kinetic-molecular theory optimization algorithm  multiple subpopulations  weak link  clustering phenomenon  chaotic perturbation
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