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基于模拟退火机制的多微粒群协同进化算法


□ 李 雪 刘 弘 常 亮

   (1.山东师范大学 信息科学与工程学院, 济南 250014; 2.山东大学 齐鲁软件学院, 济南 250014)
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  摘 要:模拟退火和多微粒群协同进化是两种较好的改进微粒群算法性能的方法,将这两种思想有机地结合起来,提出了一种基于模拟退火机制的多微粒群协同进化算法。通过对三个标准函数优化的实验表明,该算法高效、稳定地提高了全局寻优能力。
  关键词:微粒群算法; 模拟退火; 多微粒群协同进化
  中图分类号:TP391;TP301.6 文献标志码:A
   文章编号:10013695(2009)01007103
  
  Multiparticle swarm coevolution algorithmbased on simulated annealing method
  LI Xue1, LIU Hong1, CHANG Liang2
  
  (1.School of Information Science & Engineering, Shandong Normal University, Jinan 250014, China; 2.College of Qilu Software, Shandong University, Jinan 250014, China)
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  Abstract:Simulated annealing and multiparticle swarm coevolution algorithm are two helpful methods which can improve the performance of particle swarm optimization. This paper combined these two ideas and dervied a new algorithm, that was the multiparticle swarm coevolution algorithm based on simulated annealing method. Through the three criteria function optimization experiments show the efficiency of the algorithm, improving the stability of global optimization capability.
  Key words:PSO(particle swarm optimization); simulated annealing; multiparticle swarm coevolution ......
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