【摘 要】
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群体智能算法模拟生物进化或动物群体协作的搜索机制,其目标是快速有效地搜索复杂优化问题的解空间,寻求全局最优解.本文通过对群体智能算法的搜索机理进行分析,根据在搜索过
【机 构】
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浙江大学控制科学与工程学系,杭州 310027河海大学物联网工程学院,常州 213022;河海大学江苏省输配电装备技术重点实验室,常州 213022;浙江大学控制科学与工程学系,杭州,310027;
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群体智能算法模拟生物进化或动物群体协作的搜索机制,其目标是快速有效地搜索复杂优化问题的解空间,寻求全局最优解.本文通过对群体智能算法的搜索机理进行分析,根据在搜索过程中解集内部结构变化的性质定义了解集多样度,并在此基础上研究了两种基本的搜索策略——多样化搜索和集中化搜索对解集进化过程中的停滞性的影响,证明了集中化搜索不可避免地使解集中的候选解逐渐趋于单一,是导致算法停滞收敛的主要原因;而多样化搜索能从任何候选解出发搜索到整个编码空间中的任一个点,即整个空间是多样化搜索的可达域,但将使算法不收敛.本文采用三类典型的群体智能算法:遗传算法、蚁群算法和粒子群算法进行了实验,验证了上述分析结论的正确性.
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