Abstract-I den verkliga världen, många applikationer är icke-stationära optimeringsproblem. Detta kräver att optimeringsalgoritmer inte bara måste hitta den globala optimala lösningen utan också följa den föränderliga globala bästa lösningens bana i en dynamisk miljö. För att uppnå detta föreslår detta dokument en klustererande partikel svärmoptimizer (CPSO) för dynamiska optimeringsproblem. Algoritmen använder hierarkisk klustermetod för att spåra flera toppar baserat på en närmaste granne sökstrategi. En snabb lokal sökmetod föreslås också för att hitta nära optimala lösningar i en lokal lovande region i sökområdet. Sex testproblem som orsakas av en generaliserad dynamisk referensgenerator (GDBG) används för att testa den föreslagna algoritmens prestanda. De numeriska experimentella resultaten visar hur effektiv den föreslagna algoritmen är för att lokalisera och spåra flera optima i dynamiska miljöer.
Den föreslagna algoritmen i REF, använder hierarkisk klusterering metod för att spåra flera toppar baserat på en närmaste granne sökstrategi.
A clustering particle swarm optimizer for dynamic optimization
{'venue': '2009 IEEE Congress on Evolutionary Computation', 'journal': '2009 IEEE Congress on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}