| 一种新颖的串行小生境粒子群算法 |
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| 引用本文： | 潘希姣,章军.一种新颖的串行小生境粒子群算法[J].安徽工程科技学院学报,2007,22(1):63-66. |
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| 作者姓名： | 潘希姣 章军 |
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| 作者单位： | 1. 安徽交通职业技术学院,安徽,合肥,230051
2. 安徽大学,电子学院,安徽,合肥,230039 |
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| 摘 要： | 提出了一种新颖的自适应串行小生境粒子群优化算法(ASNPSO),它使用多个子群能够串行发现多个最优解.在此算法中,使用了山谷函数以决定如何改变当前运行的子群中粒子的适应度函数,算法具有很强的自适应搜索能力.经使用几个标准测试函数证明了ASNPSO算法在没有任何先验知识的情况下能够有效地发现多个最优解.
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| 关 键 词： | 遗传算法 小生境技术 粒子群优化 罚函数 多模函数优化 |
| 文章编号： | 1672-2477（2007）01-0063-04 |
| 收稿时间： | 2007-01-15 |
| 修稿时间： | 2007年1月15日 |
A novel adaptive sequential niche partice swarm optimization algorithm |
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| PAN Xi-jiao,ZHANG Jun.A novel adaptive sequential niche partice swarm optimization algorithm[J].Journal of Anhui University of Technology and Science,2007,22(1):63-66. |
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| Authors: | PAN Xi-jiao ZHANG Jun |
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| Abstract: | This paper proposes a novel adaptive sequential niche particle swarm optimization(ASNPSO) algorithm,which uses multiple sub-swarms to detect optimal solutions sequentially.The hill valley function was used to determine how to change the fitness of a particle in current sub-swarm run.This algorithm has a strong and adaptive searching ability.The experimental results show that the proposed ASNPSO algorithm is efficient in searching for multiple optimal solutions for benchmark test functions without any prior knowledge. |
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| Keywords: | Genetic Algorithm Niche Technique Particle Swarm Optimization Penalty Function Multimodal Function Optimization |
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