【摘 要】
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粒子群优化算法是由Kennedy和Eberhart与1995年提出的一种群体智能优化技术。经过二十多年的研究与发展,粒子群优化算法得到了各领域研究者的广泛关注,已经成为群体智能优化领域的研究热点。粒子群优化算法由于其概念简单、易于实现、收敛速度快等优点,在许多科学和工程领域里得到广泛应用并且取得了巨大的成功。然而,粒子群优化算法及其变体算法的种群拓扑研究还比较不成熟。论文从信息传播角度研究了种群拓
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粒子群优化算法是由Kennedy和Eberhart与1995年提出的一种群体智能优化技术。经过二十多年的研究与发展,粒子群优化算法得到了各领域研究者的广泛关注,已经成为群体智能优化领域的研究热点。粒子群优化算法由于其概念简单、易于实现、收敛速度快等优点,在许多科学和工程领域里得到广泛应用并且取得了巨大的成功。然而,粒子群优化算法及其变体算法的种群拓扑研究还比较不成熟。论文从信息传播角度研究了种群拓扑对粒子群优化算法及其变体算法性能的影响。主要工作包括:第一,在分析了粒子群优化算法模型的基础上,提出了一种度量种群中信息传播速度的方法,并且与其他拓扑度量进行了对比,结果显示信息传播速度是一种能正确反映粒子群优化算法性能的拓扑度量指标。第二,研究了种群拓扑对粒子群优化算法的影响。研究表明信息传播速度与种群多样性呈高度负相关,缓慢的信息传播使粒子群优化算法具有较强的探索能力,而快速的信息传播是粒子群优化算法具有较强的开发能力。接着研究了信息传播速度与优化结果的关系,结果表明在优化unimodal separable测试函数时,信息传播速度迅速的种群拓扑具有优势,在优化multimodal non-separable和hybrid两类测试函数时,信息传播速度慢的种群拓扑具有优势。第三,研究了种群拓扑对4种粒子群变体算法性能的影响。研究表明信息传播速度与变体算法种群多样性同样呈高度负相关。同样地,在优化unimodal separable测试函数时,信息传播速度迅速的种群拓扑具有优势,在优化multimodal non-separable和hybrid两类测试函数时,信息传播速度慢的种群拓扑具有优势。第四,为粒子群优化算法及其变体算法的种群拓扑选择提供建议。对10种种群拓扑进行测试以后,并结合第三和第四的结论,为粒子群优化算法及其变体算法的种群拓扑选择提供建议。第三和第四的研究结果表明,种群拓扑对粒子群优化算法和粒子群变体算法性能的影响具有一定的相似性。因此种群拓扑选择的建议很有可能适用于其它粒子群变体算法,甚至可能适用于以后提·出的新型粒子群变体算法。论文研究了信息传播速度与粒子群优化算法及其变体算法性能之间的相关性,为粒子群优化算法及其变体算法的拓扑选择提供建议。研究结果表明信息传播速度与种群多样性呈负相关,缓慢的信息传播使粒子群优化算法具有较强的探索能力,这使得算法具有更好的解决困难问题的能力。
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