【摘 要】
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目前粒子群优化(PSO)算法及其变体已被证明是有用的方法来求解复杂优化问题。然而,PSO及其大多数变体仅考虑全局最优位置和个体历史最优位置对个体的影响,导致算法的多样性不
【机 构】
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江南大学人工智能与计算机学院,江南大学江苏省模式识别与计算智能工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金Nos.61673193,62076110,江苏省自然科学基金No.BK20181341,中国博士后科学基金No.2017M621625
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目前粒子群优化(PSO)算法及其变体已被证明是有用的方法来求解复杂优化问题。然而,PSO及其大多数变体仅考虑全局最优位置和个体历史最优位置对个体的影响,导致算法的多样性不足,易于陷入局部最优。针对此问题,提出了一种融入社会影响力的粒子群优化(PSOSI)算法。具体而言,该算法设计了三种策略:首先,每个粒子将选择全局最优粒子和最优伙伴粒子作为其"社会学习"的对象,为每个粒子带来更丰富的有用知识;其次,引入引力系数分别描述各榜样带来的影响,在保证最优经验得到分享的同时,增强了种群学习的多样
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