为了提高动态多种群粒子群(DMS-PSO) 算法的全局搜索能力, 将布谷鸟搜索算法(CS) 引入DMS-PSO 算法中, 提出DMS-PSO-CS 算法. 采用中位数聚类算法将整个种群动态划分为若干小种群, 各个小种群作为底层种群通过PSO 算法进行寻优, 再将每个小种群中的最优粒子作为高层种群的粒子通过CS 算法进行深度优化. 将所提出算法应用于CEC 2014 测试函数, 并与CS 算法和其他改进的PSO 算法进行比较. 实验结果表明, 所提出算法能够显著提高全局搜索能力和算法效率.
2021-12-14 20:39:08
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PSO粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优+matlab源代码.zip
2021-12-10 17:18:57
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根据无线传感器网络中硬件节点射频功率一定,减少通信次数就可降低节点能耗这一特点,提出一种基于最少跳数的路径寻优算法,该算法可自主找到从Sink节点到目标节点间跳数最少的通信路径,为网络查询或基于事件的消息快速响应提供最优路由。与经典的路由算法相比,消息传输的跳数最少,减少了节点通信次数,有效降低通信能耗。在由TelosB节点构建的实际网络中的运行结果表明,该算法实现方便、占用资源少、运行高效,能较好适应网络拓扑变化。
2021-10-17 16:57:56
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这是 Mirjalili 等人2017年在文章《Salp Swarm Algorithm:A bio-inspired optimizer for engineering design problems》中介绍的一个模拟樽海鞘生物的智能优化算法。，与粒子群算法，蚁群算法等类似，但十分新颖，目前已经被应用于各大领域，相应的改进算法也层出不穷。文件包含论文及作者源代码，欢迎大家下载并交流学习。
2021-10-16 17:34:35
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