【摘 要】
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基本人工鱼群算法采用基于距离的邻域拓扑结构,存在计算量大、运行速度慢等问题。为此,引入粒子群优化算法中的4种典型种群拓扑结构:星形,轮形,环形和冯·诺依曼结构,代替基
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基本人工鱼群算法采用基于距离的邻域拓扑结构,存在计算量大、运行速度慢等问题。为此,引入粒子群优化算法中的4种典型种群拓扑结构:星形,轮形,环形和冯·诺依曼结构,代替基于距离的邻域拓扑结构,并分析不同构对算法性能的影响。在5个准测试函数上的实验结果表明,对于单峰函数,星形结构算法的优化效果较好;对于局部最优点较多的函数,轮形和环形结构算法的优化效果较好。根据优化问题的复杂度选用不同的拓扑结构,可以提高人工鱼群算法的优化性能。
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