【摘 要】
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提出一种基于小世界网络的自适应拓扑结构。每个粒子都与它的近邻粒子进行交互，其有一定概率通过小世界重置与远方的粒子进行沟通；为粒子群体的每个维度分配一个特定的小世界网
【机 构】
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中山大学计算机科学系,科技部高技术研究发展中心
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提出一种基于小世界网络的自适应拓扑结构。每个粒子都与它的近邻粒子进行交互，其有一定概率通过小世界重置与远方的粒子进行沟通；为粒子群体的每个维度分配一个特定的小世界网络，不同维能够学习不同邻居的历史信息；粒子的邻域大小与小世界重置的概率将在种群收敛状态的基础上进行自适应调整。利用标准函数集对该算法进行测试，测试结果表明，通过该机制，粒子群体具有更好的搜索多样性，能够平衡全局探索与局部开发。
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