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基于讨论机制的头脑风暴优化算法
被引量:
27
1
作者
杨玉婷
史玉回
夏顺仁
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第10期1705-1711,1746,共8页
为了克服头脑风暴优化(BSO)算法易陷入局部最优导致早熟收敛的问题,提出新型的基于讨论机制的头脑风暴优化(DMBSO)算法.该算法运用组内讨论和组间讨论这一新机制取代BSO算法中的个体更新过程,分别控制算法的全局搜索和局部搜索能力.通...
为了克服头脑风暴优化(BSO)算法易陷入局部最优导致早熟收敛的问题,提出新型的基于讨论机制的头脑风暴优化(DMBSO)算法.该算法运用组内讨论和组间讨论这一新机制取代BSO算法中的个体更新过程,分别控制算法的全局搜索和局部搜索能力.通过线性递减和线性递增方式调整组间讨论和组内讨论次数,使算法搜索初期加强全局搜索能力,搜索后期加强局部细致搜索能力,有效地防止早熟问题.对6个经典测试函数(BFs)的10维、20维、30维问题分别进行测试来评估DMBSO的效果.结果表明,DMBSO算法与BSO算法和经典的粒子群(PSO)算法相比,可以有效地避免陷入局部最优,稳定地找到更好的最优值,而且随着问题维度的增加,DMBSO表现出更强的鲁棒性.
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关键词
群体智能优化算法
头脑风暴优化算法
讨论机制
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职称材料
题名
基于讨论机制的头脑风暴优化算法
被引量:
27
1
作者
杨玉婷
史玉回
夏顺仁
机构
浙江
大学
生物医学
工程
教育部重点实验室
浙江省心脑血管检测技术与药效评价重点实验室
西交利物浦大学电子与电气工程系
出处
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第10期1705-1711,1746,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(60772092
81101903)
国家"十一五"科技支撑计划资助项目(2012BAI10B04)
文摘
为了克服头脑风暴优化(BSO)算法易陷入局部最优导致早熟收敛的问题,提出新型的基于讨论机制的头脑风暴优化(DMBSO)算法.该算法运用组内讨论和组间讨论这一新机制取代BSO算法中的个体更新过程,分别控制算法的全局搜索和局部搜索能力.通过线性递减和线性递增方式调整组间讨论和组内讨论次数,使算法搜索初期加强全局搜索能力,搜索后期加强局部细致搜索能力,有效地防止早熟问题.对6个经典测试函数(BFs)的10维、20维、30维问题分别进行测试来评估DMBSO的效果.结果表明,DMBSO算法与BSO算法和经典的粒子群(PSO)算法相比,可以有效地避免陷入局部最优,稳定地找到更好的最优值,而且随着问题维度的增加,DMBSO表现出更强的鲁棒性.
关键词
群体智能优化算法
头脑风暴优化算法
讨论机制
Keywords
swarm intelligence optimization algorithm
brain storm optimization algorithm
discussion mechanism
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
操作
1
基于讨论机制的头脑风暴优化算法
杨玉婷
史玉回
夏顺仁
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
27
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