A novel multi-swarm particle swarm optimization with dynamic learning strategy(一种新颖的具有动态学习策略的多种群粒子群优化算法)
1、核心
- 在每个子种群的粒子被划分为普通粒子(ordinary particles)和交流粒子(communication particles),在每次迭代过程中,不同的粒子执行不同的进化操作。普通粒子用于探索能力(exploitation),交流粒子用于开发能力(exploration)。
- 设置一个动态的逐渐增加的控制参数p,用于实现分类操作,即将粒子分为普通粒子和交流粒子,同时,使普通粒子逐渐进化为交流粒子。
2、相关描述
- 将初始种群(original population)划分为M*N个粒子(M为子种群数量,N为每个子种群的粒子数)。
- 将每个子种群中的最佳粒子(best particle)被当做 lbest. 通过公式(3)来指导每个子种群中的粒子(普通粒子,implemented as a probability 1 − p)的进化。
对于每个子种群中的交流粒子,以概率p 通过公式(4)执行粒子的进化。
其中,lbestm表示到目前为止在每个子种群中发现的最佳粒子的位置,m=[1,2,...,M]。
- 图1清楚的解释了提出的具有动态学习策略的多种群粒子群算法的概念。
- 位置更新公式通过公式(2)执行。
3、算法伪代码
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