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基于混沌知识迁移的多种群粒子群文化算法
Multi-population particle swarm cultural algorithms adopting chaotic knowledge migration
摘要点击聽176聽聽全文点击聽99聽聽投稿时间:2010/5/21聽聽最后修改时间:2010/10/20
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DOI编号聽聽
聽聽2011,28(9):1056-1062
中文关键词聽聽混沌序列聽聽知识迁移聽聽多种群聽聽粒子群文化算法
英文关键词聽聽chaos sequence聽聽knowledge migration聽聽multi-population聽聽particle swarm cultural algorithms
基金项目聽聽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).
学科分类代码聽聽
作者单位E-mail
郭一楠中国矿业大学 信息与电气工程学院nanfly@126.com
程健中国矿业大学 信息与电气工程学院
曹媛媛中国矿业大学 信息与电气工程学院
刘丹丹中国矿业大学 信息与电气工程学院
中文摘要
聽聽聽聽聽聽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.
英文摘要
聽聽聽聽聽聽In existing multi-population particle swarm cultural algorithms based on knowledge migration, the migrated knowledge may not reflect the best individuals in the advantageous region. In order to improve the efficiency of knowledge migration, a novel multi-population particle swarm cultural algorithms adopting chaotic knowledge migration is proposed. Chaos sequence is used to deeply explore migrated cells for improving the validity of migrated knowledge. Knowledge migration interval is then dynamically adjusted by generation. This keeps the diversity of population in the early evolution and accelerates the convergence in the latter evolution. Simulation results indicate that the algorithm effectively improves the speed of convergence and eliminates premature convergence.
 
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