信息交互多任务粒子群算法

• 作者: 倪志伟 朱旭辉 程美英 钱乾
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 多任务处理 粒子群算法(PSO) 信息交互 多任务函数优化 多任务多约束工程优化 多任务关键指标体系构建
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 385-397
• 页数: 13页
• 分类号: TP18
• 字数: 9681字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201905001

摘要

不同于现有的云平台和并行计算机等多任务处理方式,文中充分挖掘粒子群算法(PSO)的"隐"并行性,引入2种不同的信息交互策略——种群内信息交互和种群间信息交互,同时引入等级因子、标量因子和技能因子参数,在算法每次迭代过程中,始终让最合适的个体求解最合适的任务,提出信息交互多任务粒子群算法(IEP-SOM).对于多任务函数优化问题、多任务多约束工程优化问题及多任务关键指标体系构建问题的测试表明,在IEPSOM多任务环境中,有效信息的传递不仅可以提高解的质量,还可以加速各任务的收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	倪志伟	合肥工业大学管理学院教育部过程优化与智能决策重点实验室	136	1346	21.0	27.0
2	朱旭辉	合肥工业大学管理学院教育部过程优化与智能决策重点实验室	29	209	8.0	14.0
3	程美英	湖州师范学院商学院	10	9	2.0	2.0
4	钱乾	湖州师范学院教师教育学院	6	6	2.0	2.0