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提出了一种基于种群熵的多粒子群协同优化算法,通过引入熵对种群粒子的分布性进行度量,然后利用它来引导在多种群协同演化中粒子迁徙的时间和方向,从而保持粒子在寻优过程中的多样性和快速性。通过四个典型测试函数的仿真说明了该算法具有摆脱局部极值能力和较高的收敛速度。
基于种群熵的多粒子群协同优化
【摘 要】
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提出了一种基于种群熵的多粒子群协同优化算法,通过引入熵对种群粒子的分布性进行度量,然后利用它来引导在多种群协同演化中粒子迁徙的时间和方向,从而保持粒子在寻优过程中
【机 构】
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华中科技大学控制科学与工程系,中国地质大学计算机学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2008年12期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60674105);中国地质大学(武汉)优秀青年教师计划资助项目(CUGQNL0821)
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