【摘 要】
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针对遗传算法全局搜索能力强和粒子群优化收敛速度快的特点,本文从种群个体组织结构上着手,进行优势互补,提出了一种遗传算法和粒子群优化的多子群分层混合算法(multi-subgro
【机 构】
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中国科学院半导体研究所人工神经网络实验室
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针对遗传算法全局搜索能力强和粒子群优化收敛速度快的特点,本文从种群个体组织结构上着手,进行优势互补,提出了一种遗传算法和粒子群优化的多子群分层混合算法(multi-subgroup hierarchical hybrid of genetic algorithm and particle swarm optimization,HGA–PSO).算法采用分层结构,底层由一系列的遗传算法子群组成,贡献算法的全局搜索能力;上层是由每个子群的最优个体组成的精英群,采用钳制了初始速度的粒子群算法进行精确局部搜索.文中分析论证了HGA–PSO算法具有全局收敛性,并采用7个典型高维Benchmark函数进行测试,实验结果显示该算法的优化性能显著优于其他测试算法.
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