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刊名：计算机应用研究

发表时间：2012-02-01

摘要:

在基于粒子群算法的多模优化问题中,针对现存小生境方法需要特定参数的缺陷,提出了一种不需要参数的小生境算法.该算法通过粒子适应度在种群适应度中所占比例以及粒子之间的欧式距离两方面因素确定粒子的局部最优解,并通过每轮迭代中每个局部最优解粒子和以它作为局部最优解的普通粒子的欧式距离的平均值确定出该小生境的半径.在几个广泛的测试函数上的实验结果表明,该算法在收敛速度和成功率方面比需要小生境参数的算法( FERPSO、SPSO)更优秀.

小生境粒子群优化多模函数适应度欧氏距离

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2.【期刊】免疫文化基因算法求解多模态函数优化问题

作者：刘合安张群慧

刊名：计算机应用研究

发表时间：2012-12-01

摘要:

为了尽可能找到多模函数优化问题的全部最优解,提出了一种免疫文化基因算法.采用危险信号自适应引导免疫克隆、变异和选择过程,并采用Baldwin学习机制作为局部搜索策略,增强了算法搜索最优解的能力.实验结果表明,本算法求解精度较高.

免疫优化多模函数文化基因算法危险信号

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3.【期刊】免疫文化基因算法求解多模态函数优化问题

作者：刘合安张群慧

刊名：计算机应用研究

发表时间：2012-12-01

摘要:

为了尽可能找到多模函数优化问题的全部最优解,提出了一种免疫文化基因算法.采用危险信号自适应引导免疫克隆、变异和选择过程,并采用Baldwin学习机制作为局部搜索策略,增强了算法搜索最优解的能力.实验结果表明,本算法求解精度较高.

免疫优化多模函数文化基因算法危险信号

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4.【期刊】基于边界处理改进的局部信息粒子群优化算法

作者：刘宇航

刊名：软件导刊

发表时间：2014-03-01

摘要:

具有代表性的一种局部信息粒子群优化模型大幅度提高了解决多模优化问题的能力，但该类算法存在难以搜索到位于边界附近且跨度较小区域优化解的问题。提出了一种改进的粒子群优化算法，以增强其处理多模优化问题的能力。在算法迭代过程中，利用边界处理方法，让超出边界的粒子修复后以较大概率落在边界附近，从而加强对边界附近且跨度较小区域的搜索。与原算法实验对比表明，改进后的算法鲁棒性更强。

多模函数粒子群优化边界处理

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被引 1

5.【期刊】基于改进萤火虫算法的多模函数优化

作者：吴伟民亢少将林志毅郭涛

刊名：计算机应用与软件

发表时间：2014-01-01

摘要:

为了提高萤火虫算法GSO（Glowworm Swarm Optimization algorithm）多模函数优化性能，针对GSO峰值发现率低、收敛速度慢和求解精度不高的缺点，提出萤火虫个体可自适应搜索峰值且移动步长可变的改进萤火虫算法 IGSO （Improved Glowworm Swarm Optimization algorithm）。IGSO引入尝试性移动策略以增强算法的搜索能力，同时，以邻域平均距离为参考，对个体移动步长进行调整。采用典型多模函数进行测试，实验结果表明，I GS O峰值发现率高，收敛速度快且求解精度高，比GS O具有更优的多模函数优化性能。

GSO IGSO 多模函数移动步长

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被引 9

6.【期刊】基于改进小生境粒子群算法的多模函数优化

作者：史哲文白雪石郭禾

刊名：计算机应用研究

发表时间：2012-02-01

摘要:

在基于粒子群算法的多模优化问题中,针对现存小生境方法需要特定参数的缺陷,提出了一种不需要参数的小生境算法.该算法通过粒子适应度在种群适应度中所占比例以及粒子之间的欧式距离两方面因素确定粒子的局部最优解,并通过每轮迭代中每个局部最优解粒子和以它作为局部最优解的普通粒子的欧式距离的平均值确定出该小生境的半径.在几个广泛的测试函数上的实验结果表明,该算法在收敛速度和成功率方面比需要小生境参数的算法( FERPSO、SPSO)更优秀.

小生境粒子群优化多模函数适应度欧氏距离

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