论文部分内容阅读
提出了一种基于动态小生境的自组织学习算法（dynamic niche-based self-organizing learning algorithm，简称DNSLA），实现了基于0．1编码的动态学习机制．种群中的个体由被动适应转为主动学习，即通过系统的自组织学习而实现与环境的友好交互闺而具有更强健的动态环境适应能力，能够及时、准确地侦测到环境的变化并跟踪极值点在搜索空间内的运动轨迹，具有良好的可移植性和很强的泛化能力．一系列动态测试问题的对比仿真实验结果表明，该算法即使在剧烈动荡的环境中也能很好地与环境