共 1 条
带子群自组织蠕虫算法及其在多模态问题中的应用
被引:3
作者:
郑高飞
王秀峰
机构:
[1] 南开大学信息学院
来源:
关键词:
带子群的自组织蠕虫算法;
多模态优化;
遗传算法;
涌现;
D O I:
暂无
中图分类号:
TP18 [人工智能理论];
学科分类号:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要:
提出了一种全新的多模态遗传算法——带子群的自组织蠕虫算法(SSOMA)。该算法的基本思想是:通过初始群体的前期寻优找到峰值点的所在邻域;随后分别在这些邻域内选择少量的个体组成子群,在这些子群中再利用自组织蠕虫算法进行后期寻优,从而找到所有的峰值点,该算法极大地降低了计算的复杂度、提高了收敛速度。最后,用经典测试函数对该算法进行了仿真实验,并进行了计算复杂度分析,结果表明该算法在多模态函数优化方面具有较为理想的应用前景。
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