基于最佳粒子共享和分层搜索的并行粒子群优化算法 (2008年)

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文件名称：基于最佳粒子共享和分层搜索的并行粒子群优化算法 (2008年)
文件大小：572KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-08 10:53:01
自然科学 论文 为提高粒子群优化算法在优化问题中的效率,本文提出了并行粒子群优化算法(BLP-SO).基本思想是并行机制＋最佳粒子共享＋分层搜索．主要工作包括(1)信息共享机制中引入了区域学习,使粒子更新能参考其他粒子的信息;(2)提出了粒子群两层划分模型,底层利于扩大搜索范围,上层利于全局精细搜索(3)证明了关于粒子群和并行粒子群收敛性定理(4)在4个基准函数上的优化实验表明,新方法比经典的IPPSO并行粒子群算法在解的精度上提高了51.93%到96.10%．