文化粒子群优化算法-大连理工大学学报.pdf

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2017-08-12 发布于天津
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文化粒子群优化算法-大连理工大学学报

474 大连理工大学学报 Vol. 47,No.4 2 0 07 7 Journal of Dalian University of Technology Jul. 2 0 0 7 : 1000-8608( 2007) 04-0539-06 王奕首,　艾景波,　史彦军,　滕弘飞* ( 大连理工大学机械工程学院, 辽宁大连　 116024 ) : 为了提高粒子群优化( PSO) 算法的计算精度和计算效率,避免“ 熟” ,给出了文化粒子群优化算法. 该算法模型将 PSO纳入文化算法框架,组成基于 PSO的主群体空间和知识空间,两空间具有各自群体并独立并行演化. 下层主群体空间定期贡献精英个体给上层知识空间,上层知识空间经演化后,定期贡献精英个体给下层主群体空间,于是形成“ 双演化双促进” 机制,从而实现增加 PSO的群体多样性. 在以卫星舱和印刷电路板布局设计为背景的算例中进行了数值验证,结果表明对于该算例 ,该方法的计算精度和计算效率比遗传算法、 PSO 算法高. : 演化计算; 粒子群优化; 文化算法; 布局设计 : TP391. 75 : A 0　　 ,, . (particle swarm optimization, [1] ,, PSO) Eberhart , , . , PSO . ,, . PSO、、 . . 、、 [2～ 4] PSO, . PSO PSO, , PSO PSO, . (cultural-based PSO, CBPSO), 20 60, . “” , . 1　、 , , . , [5] Reynolds 1994 (cultural . [6～ 8] algorithm, CA), ,