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上传时间: 2021-11-11 14:36:57
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matlab代码粒子群算法合作PSO-LA
基于学习自动机(CPSOLA)算法和Matlab的协同粒子群优化算法的Matlab代码。
抽象的
本文提出了一种基于群体协同行为和自动机学习能力的粒子群优化(PSO)技术。
这种方法称为基于学习自动机的合作粒子群优化(CPSOLA)。
CPSOLA算法使用三层协作:群内,群内和群间。
CPSOLA中有两个活跃的种群。
在主要种群中,粒子被放置在所有群体中,每个群体都包含搜索空间的多个维度。
此外,CPSOLA中还有一个二级人口,使用的是常规PSO的更新格式。
在合作的上层,嵌入式学习自动机(LA)负责决定是否在人群之间进行合作。
在五个基准功能上组织了实验,结果显示了CPSOLA的显着性能和鲁棒性,群体的协作行为以及成功的种群自适应控制。
参考
[1]
Mohammad
Hasanzadeh,Mohammad
Reza
Meybodi和Mohammad
Mehdi
Ebadzadeh,“”,在2012年第20届伊朗电气工程大会(ICEE)上,2012年,第656至661页。
[2]
Mohammad
Hasanzadeh,Mohammad
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