Detta papper presenterar en co-evolutionary partikel svärm optimering (CPSO) algoritm för att lösa globala icke-linjära optimeringsproblem. En ny co-evolutionary PSO (CPSO) är konstruerad. I algoritmen föreslås en deterministisk urvalsstrategi för att säkerställa mångfalden i befolkningen. Samtidigt, baserat på teorin om extrapolering, induktionen av evolverande riktning förbättras genom att lägga till en co-evolutionär strategi, där partiklarna gör fullt bruk av informationen varandra genom att använda genjustering och adaptiv fokus-varierad tuning operatör. Ogenomförbar urvalsmekanism används för att hantera begränsningarna. Ett nytt urvalskriterium antas som turneringsregler för att välja individer. Den ogenomförbara lösningen godtas också som en genomförbar lösning baserad på ett fastställt tröskelvärde för den ogenomförbara graden. Denna mångfaldsmekanism är till hjälp för att vägleda sökanderiktningen mot den genomförbara regionen. Vårt tillvägagångssätt prövades på sex problem som vanligen används i litteraturen. De resultat som erhålls är upprepade gånger närmare den verkliga optimala lösningen än de andra teknikerna.
Kou m.fl. REF föreslog en ny samevolutionär PSO-algoritm för att lösa globala icke-linjära optimeringsproblem.
Co-evolutionary particle swarm optimization to solve constrained optimization problems
{'venue': 'Comput. Math. Appl.', 'journal': 'Comput. Math. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}