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| 面向单目标优化的集成粒子群算法 | |
| 作者姓名： | 何莉 王淼 李博 |
| 作者单位： | 河南工程学院 计算机学院,郑州,451191 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金青年项目（61301232,61501174）;河南省高等学校重点科研项目（17A520026）;河南工程学院博士基金（D2012016） |
| 摘 要： | 串行粒子群算法广泛应用于多个领域,出现了多个变种,但解决不同种类的优化问题时性能有差异.为提高串行粒子群算法对各种优化问题的适应能力,提出一种集成粒子群优化算法.新算法使用Matlab的单程序多数据并行结构发挥单节点多核计算能力,通过设置外部档案分享不同粒子群的全局最佳位置,促进不同串行粒子群算法之间的信息交流,综合利用不同串行粒子群算法在解决不同类型优化问题的优势.在广泛使用的测试函数集上开展仿真实验,结果验证了新算法的有效性,与多个知名的串行粒子群算法相比,新算法在寻优性能上优势明显.新算法不仅能够提高粒子群算法的适应能力,而且,所采用的算法框架也适应于其他群智能算法,改善了算法的性能. |
| 关 键 词： | 单程序多数据 集成粒子群算法 全局数值优化 粒子群优化 并行计算 |
| 收稿时间： | 2016-10-07 |
| 修稿时间： | 2017-02-26 |
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