动态优化环境下的群核进化粒子群优化方法

摘要：

粒子群优化方法是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的一种基于群体智能(swarm intelligence)的进化计算技术.定义了"群核"(swarm-core)的概念,并在此基础上,提出了基于群核进化的粒子群优化方法(swarm-core evolutionary particle swarm optimization,SCEPSO),在SCEPSO方法中,为增强群体的优化能力,把群体分成了3个子群体,并且每个子群体有各自不同的"分工".同时研究了SCEPSO方法对连续变化的最优点的动态跟踪能力,在3种动态优化模型下进行了实验.实验结果表明,与传统PSO方法相比,SCEPSO方法能够可靠并精确地跟踪连续变化的全局最优解.

关键词：群体智能、粒子群优化方法、动态优化、群核、子群体

所属期刊栏目：43

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院资助项目60433020;教育部重点实验室基金

在线出版日期：2006-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：89-95