【摘 要】
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粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法在优化问题中表现出了良好的性能,但目前还缺乏对粒子自身经验信息和群体经验信息的信息加工机制的深入探讨.经典PSO算法对粒子的自身经验信息和群体经验信息采用完全随机线性加权的加工模式,该模式是否是最佳的信息加工模式?针对该问题,本文采用含参数的FGM Copula连接函数研究粒子对自身经验信息和群体经验信息加工的相关性,
【机 构】
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重庆邮电大学 计算机科学与技术研究所 重庆400065 西南交通大学 信息科学与技术学院 四川成都
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粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法在优化问题中表现出了良好的性能,但目前还缺乏对粒子自身经验信息和群体经验信息的信息加工机制的深入探讨.经典PSO算法对粒子的自身经验信息和群体经验信息采用完全随机线性加权的加工模式,该模式是否是最佳的信息加工模式?针对该问题,本文采用含参数的FGM Copula连接函数研究粒子对自身经验信息和群体经验信息加工的相关性,通过随机模拟的方法确定描述算法最佳性能的最优Copula.实验结果表明,PSO算法的优化性能随着FGM Copula 中相关系数Spearman (p)的增大而不断提高,当相关系数为1时算法达到最佳性能同时也确定了最优的Copula.
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