引用本文:郭一楠,程健,曹媛媛,刘丹丹.基于混沌知识迁移的多种群粒子群文化算法[J].控制理论与应用,2011,28(9):1056~1062.[点击复制]
GUO Yi-nan,CHENG Jian,CAO Yuan-yuan,LIU Dan-dan.Multi-population particle swarm cultural algorithms adopting chaotic knowledge migration[J].Control Theory and Technology,2011,28(9):1056~1062.[点击复制]
基于混沌知识迁移的多种群粒子群文化算法
Multi-population particle swarm cultural algorithms adopting chaotic knowledge migration
摘要点击 2679  全文点击 1728  投稿时间:2010-05-21  修订日期:2010-10-20
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DOI编号  10.7641/j.issn.1000-8152.2011.9.CCTA100592
  2011,28(9):1056-1062
中文关键词  混沌序列  知识迁移  多种群  粒子群文化算法
英文关键词  chaos sequence  knowledge migration  multi-population  particle swarm cultural algorithms
基金项目  国家自然科学基金资助项目(60805025); 江苏省自然科学基金资助项目(BK2010183); 江苏省青蓝工程资助项目(2008).
作者单位E-mail
郭一楠* 中国矿业大学 信息与电气工程学院 nanfly@126.com 
程健 中国矿业大学 信息与电气工程学院  
曹媛媛 中国矿业大学 信息与电气工程学院  
刘丹丹 中国矿业大学 信息与电气工程学院  
中文摘要
      在已有的多种群粒子群文化算法知识迁移策略中, 迁移知识不一定能反映优势区域中的较优点. 为提高知识迁移效率, 在知识迁移机制中引入混沌搜索策略, 提出一种多种群粒子群文化算法的混沌知识迁移策略. 它利用混沌序列对迁移单元进行深入探索, 以提高迁移知识的有效性; 根据进化代数动态调整知识迁移间隔, 从而在进化前期维持种群的多样性, 在进化后期加速种群收敛. 数值计算结果表明, 该算法可以有效提高进化收敛速度, 帮助子种群跳出局部较优解.
英文摘要
      In existing multi-population particle swarm cultural algorithms based on knowledge migration, the migrated knowledge may not reflect the best individuals in the advantageous region. In order to improve the efficiency of knowledge migration, a novel multi-population particle swarm cultural algorithms adopting chaotic knowledge migration is proposed. Chaos sequence is used to deeply explore migrated cells for improving the validity of migrated knowledge. Knowledge migration interval is then dynamically adjusted by generation. This keeps the diversity of population in the early evolution and accelerates the convergence in the latter evolution. Simulation results indicate that the algorithm effectively improves the speed of convergence and eliminates premature convergence.