基于邻域极值数的协同粒子群优化算法OACSTPCD
Cooperative Particle Swarm Optimization Based on Neighborhood Extremum Number
提出了一种基于邻域极值数的协同粒子群优化算法。该算法将种群分为若干个独立进化的子种群。根据邻域极值数确定各子种群的生存状态。根据子种群的生存状态对子种群实施相应的控制操作，提高子种群的搜索能力，实现子种群之间的信息共享，共同进化。测试结果表明基于邻域极值数的协同粒子群优化算法是一种高效稳健的全局优化算法。
A cooperative particle swarm optimization based on the neighborhood extremum number is proposed. In this algorithm, the whole population is divided into several sub-populations evolving independently. The survival state of each sub-population is determined in terms of the neighborhood extremum number. Based on the survival state of each sub-population, corresponding control operation is implemented so as to improve the search ability of each sub-popula…查看全部>>
曾毅;朱旭生;廖国勇
华东交通大学理学院，江西 南昌 330013华东交通大学理学院，江西 南昌 330013华东交通大学理学院，江西 南昌 330013
信息技术与安全科学
粒子群优化算法协同进化邻域极值数
PSOcooperative coevolutionthe neighborhood extremum number
《华东交通大学学报》 2014 (4)
带阻尼项的非等熵可压缩欧拉方程组的研究
71-76,6
国家自然科学基金项目（11161021）；华东交通大学校立科研项目（09111114）
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