引用本文:王洪峰,汪定伟,黄敏.动态环境中的Memetic算法[J].控制理论与应用,2010,27(8):1060~1068.[点击复制]
WANG Hong-feng,WANG Ding-wei,HUANG Min.Memetic algorithms in dynamic environments[J].Control Theory and Technology,2010,27(8):1060~1068.[点击复制]
动态环境中的Memetic算法
Memetic algorithms in dynamic environments
摘要点击 3989  全文点击 1293  投稿时间：2009-07-25  修订日期：2009-11-10
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DOI编号  10.7641/j.issn.1000-8152.2010.8.CCTA090978
  2010,27(8):1060-1068
中文关键词  Memetic算法  粒子群优化算法  局域搜索  动态优化问题
英文关键词  Memetic algorithm  PSO  local search  dynamic optimization problem
基金项目  国家自然科学基金资助项目(70931001, 70771021, 70671020); 国家创新研究群体科学基金资助项目(60821063); 中央高校基本科研业务费专项资金资助(N090404020); 教育部博士点新教师基金资助项目(200801451053).
作者单位E-mail
王洪峰* 东北大学 信息科学与工程学院 系统工程研究所 hfwang@mail.neu.edu.cn 
汪定伟 东北大学 信息科学与工程学院  
黄敏 东北大学 信息科学与工程学院  
中文摘要
      针对近几年在进化计算领域被广泛关注的动态优化问题, 提出了一种基于粒子群优化(PSO)的Memetic算法. 在一种环状拓扑结构的局部PSO模型中, 利用模糊认知局域搜索策略来改善部分粒子的质量, 同时引入一种自组织随机移民策略来保持算法的种群多样性. 通过对一组标准动态测试问题的仿真实验, 能够证明所提出的算法在动态环境中的有效性和适应能力.
英文摘要
      Based on particle swarm optimization(PSO), we propose a memetic algorithm for solving dynamic optimization problems which are widely concerned from the evolutionary computation community. In this algorithm, a fuzzy cognition local search method is employed for improving the quality of individuals and a self-organized random immigrant scheme is used to further enhance the exploration capacity in a local version of PSO with a ring-shape topology structure. Experimental study over a series of dynamic test benchmark problems shows that the proposed PSO-based Memetic algorithm is robust and adaptable in the dynamic environments.