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基于种群熵的多粒子群协同优化


□ 胡成玉 吴湘宁 王永骥

   (1.华中科技大学 控制科学与工程系, 武汉 430074; 2.中国地质大学 计算机学院, 武汉 430074)

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   摘 要:

  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。

   关键词:种群熵; 粒子群优化; 协同

   中图分类号:tp3016 文献标志码: a

   文章编号:10013695(2008)12359303

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  coevolutionary particle swarm optimization based on population entropy

  hu chengyu1,2, wu xiangning2, wang yongji1

   

  (1.dept. of control science & engineering, huazhong universityofscience & technology, wuhan430074, china;

  2. school of computer, china university of geosciences, wuhan 430074, china)

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   abstract:

  this paper applied a modified cpso based on population entropyin the context of ecpso. the entropy was used to measure the diversity of the whole population and then guided the particles how to migrate. the ecpso was tested on some benchmark optimization problems and the results show a superior performance compared with the standard pso and cpso.

   key words:population entropy; particle swarm optimization(pso); coevolutionary

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