【摘 要】
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为避免早熟收敛和局部最优,设计了一种基于复杂网络进行个体交互的粒子群算法(CNS-PSO)。该算法在粒子与网络节点间建立映射关系,并根据节点的邻居集合,获得粒子的动态飞行邻
【机 构】
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石家庄经济学院网络信息安全实验室,石家庄经济学院信息工程学院,河北师范大学数学与信息科学学院
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为避免早熟收敛和局部最优,设计了一种基于复杂网络进行个体交互的粒子群算法(CNS-PSO)。该算法在粒子与网络节点间建立映射关系,并根据节点的邻居集合,获得粒子的动态飞行邻居。每个飞行邻居集合是一个独立又彼此联系的进化小社会。在CNS-PSO中,每个粒子的位置更新策略不仅考虑了认知部分及社会的信息共享,还考虑了小社会内和小社会间的信息交流。在八个测试函数上,将CNS-PSO与标准PSO进行了对比,在不同维度的大多数函数上,前者的性能均优于后者,说明具有无标度网络邻域结构的CNS-PSO算法具有较强的避免早熟和逃逸局部最优的能力。
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