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题名智能算法的亚群优化策略综述
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作者
杜晓昕
周薇
王浩
郝田茹
王振飞
金梅
张剑飞
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机构
齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第3期819-830,共12页
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基金
黑龙江省省属高等学校基本科研业务费自然科学类青年创新人才项目(145209206)。
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文摘
群智能算法的优化是提升群智能算法性能的一个主要途径,随着群智能算法越来越广泛地运用到各类模型优化、生产调度、路径规划等问题中,对智能算法性能的要求也越来越高。亚群策略作为一种优化群智能算法的重要手段,能够灵活地平衡算法的全局勘探能力和局部开发能力,已经成为群智能算法的研究热点之一。为了促进亚群优化策略的发展和应用,对动态亚群策略、基于主从范式的亚群策略和基于网络结构的亚群策略进行了详细调查,阐述了各类亚群策略的结构特点、改进方式和应用场景。最后,总结了亚群策略目前存在的问题以及未来的研究趋势和发展方向。
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关键词
粒子群优化算法
群智能算法
动态亚群策略
主从范式
网络结构
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Keywords
Particle Swarm Optimization(PSO)algorithm
swarm intelligence algorithm
dynamic subgroup strategy
master-slave paradigm
network structure
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名综合维度学习的多群协作粒子群优化算法
被引量：1
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作者
张其文
王杨婷
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机构
兰州理工大学计算机与通信学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第8期2369-2375,2387,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62063021,62162040)
浙江省基础公益研究计划资助项目(LQ20F020011)。
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文摘
针对维度学习策略(dimensional learning strategy,DLS)中存在的过度开发问题,提出了一种综合维度学习的多群协作粒子群优化算法(CDL-MCPSO)。为提高种群搜索效率,采用基于主从范式的集群结构,将种群划分为一个主群和四个从群,主群执行综合学习策略在搜索空间进行大范围探索,从群执行综合维度学习策略(comprehensive dimensional learning,CDL)在局部最优解附近进行高精度的开发,主从群通过执行具有不同职能的算法能够有效实现其在勘探和开发之间的平衡;同时为保持种群多样性,提出了一种新的解交换机制(SEM)用于在主从群独立运行各自算法若干代之后进行信息的交流与协作,以指导粒子后期进行更准确的搜索;最后,针对初始化过程随机性过高,运用拉丁超立方体采样方法对算法重建输入分布。为验证CDL-MCPSO的有效性,将其与五种粒子群算法变体在10个测试函数上进行实验对比,结果表明该算法总是可以找到优于或相当于对比算法的解,在求解复杂函数时具有可行性和高效性。
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关键词
粒子群算法(PSO)
综合维度学习策略
主从范式
多群协作
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Keywords
particle swarm algorithm(PSO)
comprehensive dimensional learning strategy
master-slave paradigm
multi-group collaborative
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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