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基于随机投影策略的社会学习型粒子群优化算法

首发时间:2019-09-30

钱晓宇 1    董洪伟 1    方伟 2   
  • 1、 江南大学物联网工程学院,无锡 214122
  • 2、 江南大学物联网工程学院,无锡 214122

摘要:为了进一步提升社会学习型粒子群优化(Social Learning Particle Swarm Optimization \\,SLPSO)算法的全局搜索能力、收敛速度以及在高维问题上的优化能力, 提出一种基于随机投影(Random Project)策略的SLPSO算法(RP-SLPSO), 并采用概率统计方法分析随机投影策略的可行性. 在CEC’2013LSGO 的测试函数上将RP-SLPSO 算法与多种优化算法进行对比, 实验结果表明所提算法在收敛速度和全局搜索能力上表现出了突出的性能; 在模糊认知图(Fuzzy Cognitive Maps)学习问题上的测试结果表明, RP-SLPSO算法在处理实际问题时同样表现出了较强的优化能力.

关键词: 计算机软件与理论 随机投影 粒子群优化算法 全局优化 大规模优化问题

For information in English, please click here

Social learning particle swarm optimization with random project strategy

QIAN Xiao-Yu 1    DONG Hong-Wei 1    FANG Wei 1   
  • 1、 Department of IoT Engineering,Jiangnan University, WuXi 214122

Abstract:In order to further improve the exploration ability, convergence speed and optimization ability in high dimensional problems of social learning particle swarm optimization (SLPSO) algorithm. The random project SLPSO(RP-SLPSO) algorithm based on the strategy of random project is proposed. The probability statistical method is used to analyze the feasibility of the random project strategy. The results show that the proposed RP-SLPSO algorithm has better performance than some classical and state-of-the-art variants of PSO algorithms on the test suite for CEC’2013 special session on Large-Scale Global Optimization(LSGO) benchmark functions.Testing of fuzzy cognitive map (FCM) learning problems shows that RP-SLPSO also has excellent performance when dealing with practical problems.

Keywords: Computer software and theory Random Project Particle Swarm Optimizer global optimization;large-scale optimization problem

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钱晓宇,董洪伟,方伟. 基于随机投影策略的社会学习型粒子群优化算法[EB/OL]. 北京:中国科技论文在线 [2019-09-30]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201909-71.

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