一种多微粒群协同进化算法  

Multi-particle swarm co-evolution algorithm

作　　者：李菲菲[1] 姚坤[1] 刘希玉[2] 

机构地区：[1]山东师范大学信息科学与工程学院,济南250014 [2]山东师范大学管理学院,济南250014

出　　处：《计算机工程与应用》2007年第22期44-46,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.6037405);"泰山学者"建设工程专项经费。

摘　　要：受自然界共生现象的启发,将微粒群算法和协同进化相结合,提出了一种多微粒群协同进化算法。进化过程中,粒子不仅要与本子群的其他微粒交换信息,还要受其他子群体的影响。通过对三个标准函数优化的实验结果表明,此算法在一定程度上避免了陷入局部极值点并且提高了收敛精度。Illumined by phenomenon of co-evolution in nature,particle swarm optimization is combined with co-evolution,a multi-particle swarm co-evolution algorithm is presented.In the process of evolution,particle not only exchanges information with other particles in its sub-swarm but also is influenced by other sub-swarms.By doing experiments on three benchmark functions,the results show that the algorithm avoids to trap into local optimum in a certain extent and improves the precision of convergence.

关 键 词：微粒群算法 协同进化 多微粒群协同进化算法 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]