基于直觉模糊Memetic框架的双粒子群混合优化算法OA北大核心CSCDCSTPCD
Hybrid Double Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Intuitionistic Fuzzy Memetic Framework
为了平衡粒子群算法多样性与收敛速度,本文在Memetic框架下结合多属性决策,提出基于直觉模糊Memetic双种群混合优化算法.算法采用探索与开发分布式策略,在探索阶段,设计了社会强化算子和碰撞反弹算子提升种群多样性与勘探更多新区域;通过建立直觉模糊多属性决策对探索区域综合评估并生成可能存在的全局最优解区域,进而指导具有拉马克学习的开发种群进行局部精细搜索,实现不同策略下种群间的分布式协作与计算资源的合理分配.通过与其它5种新型进化算法在23个基准函数测试结果中体现出本算法具有更好的综合优化能力.
王毅;王侃琦;张茂省;李静
西北大学信息科学与技术学院,陕西西安710127西北大学信息科学与技术学院,陕西西安710127西安交通大学,陕西西安710049西北大学信息科学与技术学院,陕西西安710127
信息技术与安全科学
粒子群Memetic框架直觉模糊多属性决策分布式协作拉马克学习
《电子学报》 2021 (6)
面向动态武器-目标分配的直觉模糊群体智能优化的局部自适应学习模型与算法研究
1041-1049,9
国家重点研发计划(No.2018YFC1504705)国家重点自然科学基金(No.61731015)国家自然科学基金重大仪器专项(No.42027806)国家自然科学基金(No.61402517)国家重点实验室基金(No.2016ADL-DW0302)陕西省自然科学基金(No.2018JM6029)
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