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上传时间: 2021-02-22
详细说明：粒子群算法是一种新颖的基于群智能的算法，是一种有效的优化技术。 然而，当面对复杂的优化问题时，该算法存在过早收敛的问题。 为了有效地保持全球勘探与局部开采之间的平衡，本文开发了一种基于知识的协同粒子群优化算法（KCPSO）。 KCPSO主要模拟特殊环境下进化主体的自我认知和自我学习过程，并引入知识广告牌来记录各种搜索信息。 此外，KCPSO利用多群来维护群的多样性，并尝试通过共享信息来指导它们的进化。 在共享信息的指导下，KCPSO操纵每个子群在不同的本地区域进行本地开发，其中每个粒子都遵循一种社会学习行为模式。 同时，KCPSO通过逃逸行为和不同亚群中粒子的协同行为来进行全局探索。 KCPSO可以维持适当的群体多样性，并有效地缓解过早收敛。 提出的模型已应用于一些知名基准。 相关实验结果表明，KCPSO是一种针对复杂多峰函数的鲁棒全局优化方法。
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