matlab代码粒子群算法-Dynamic-PSO-LA:改进基于学习自动机的粒子群算法：一种优化算法

matlab代码粒子群算法动态PSO-LA 基于三动作学习自动机（DPSOLA）算法的动态全局和局部组合粒子群优化算法的Matlab代码。 抽象的 最近已经开发了许多粒子群优化（PSO）算法的变体，其最大目的是摆脱局部极小值。 这些最新变化之一是PSO-LA模型，该模型采用控制粒子速度的学习自动机（LA）。 PSO的另一个变体使粒子能够动态搜索全局和局部空间。 本文提出了一种基于三动作学习自动机（DPSOLA）的动态全局和局部组合粒子群优化算法。 嵌入式学习自动机累积来自个体，局部最佳粒子和全局最佳粒子的信息，然后将它们组合以在问题空间中导航粒子。 所提出的算法已经在具有不同维度的八个基准函数上进行了测试。 从测试台来看，这项工作是独一无二的。 评估包含较大的人口规模（150）和较高的维度（150）。 结果表明，适应度和收敛速度优于传统的PSO，DGLCPSO和以前的基于PSO的LA算法。 参考 [1] Mohammad Hasanzadeh，Mohammad Reza Meybodi和Saeed Shiry Ghidary，“，”在2011 IEEE第12届国际计算智能和信息学研讨会