带子群自组织蠕虫算法及其在多模态问题中的应用

• 作者: 王秀峰 郑高飞
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 带子群的自组织蠕虫算法 多模态优化 遗传算法 涌现
• 年，卷（期）: 2006,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 182-184
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2406字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.07.064

摘要

提出了一种全新的多模态遗传算法--带子群的自组织蠕虫算法 (SSOMA).该算法的基本思想是:通过初始群体的前期寻优找到峰值点的所在邻域;随后分别在这些邻域内选择少量的个体组成子群,在这些子群中再利用自组织蠕虫算法进行后期寻优,从而找到所有的峰值点,该算法极大地降低了计算的复杂度、提高了收敛速度.最后,用经典测试函数对该算法进行了仿真实验,并进行了计算复杂度分析,结果表明该算法在多模态函数优化方面具有较为理想的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王秀峰	南开大学信息学院	56	1308	18.0	35.0
2	郑高飞	南开大学信息学院	3	13	2.0	3.0