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针对现有环境检测和环境响应方法存在的不足,提出了改进的基于微粒自身信息的检测方法,不仅降低了的算法复杂度,而且弥补了常用检测方法的局限性。同时还提出了种群多样性和微粒逃逸行为相结合的新型响应方法,将改进的检测和响应方法应用于各种复杂变化的抛物线函数中,结果表明该算法在动态环境中的有效性。
动态环境下基于种群多样性的微粒群算法
【摘 要】
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针对现有环境检测和环境响应方法存在的不足,提出了改进的基于微粒自身信息的检测方法,不仅降低了的算法复杂度,而且弥补了常用检测方法的局限性。同时还提出了种群多样性和微粒逃逸行为相结合的新型响应方法,将改进的检测和响应方法应用于各种复杂变化的抛物线函数中,结果表明该算法在动态环境中的有效性。
【机 构】
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太原科技大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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系统仿真学报
【发表日期】
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2007年21期
【基金项目】
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国家自然科学基金（60674104）,山西省自然科学基金（2007011046）.
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