基于混沌知识迁移的的多种群粒子群文化算法
Multi-population particle swarm cultural algorithms adopting chaotic knowledge migration作者机构：中国矿业大学信息与电气工程学院江苏徐州221116
出 版 物：《控制理论与应用》 (Control Theory & Applications)
年 卷 期：2011年第28卷第9期
页 面：1056-1062页
核心收录：
学科分类：08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金资助项目(60805025) 江苏省自然科学基金资助项目(BK2010183) 江苏省青蓝工程资助项目(2008)
摘 要：在已有的多种群粒子群文化算法知识迁移策略中,迁移知识不一定能反映优势区域中的较优点.为提高知识迁移效率,在知识迁移机制中引入混沌搜索策略,提出一种多种群粒子群文化算法的混沌知识迁移策略.它利用混沌序列对迁移单元进行深入探索,以提高迁移知识的有效性;根据进化代数动态调整知识迁移间隔,从而在进化前期维持种群的多样性,在进化后期加速种群收敛.数值计算结果表明,该算法可以有效提高进化收敛速度,帮助子种群跳出局部较优解.
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