Abstract-I den verkliga världen är många optimeringsproblem dynamiska. Detta kräver en optimeringsalgoritm för att inte bara hitta den globala optimala lösningen under en specifik miljö utan också för att spåra den föränderliga optiman över dynamiska miljöer. För att uppfylla detta krav undersöker detta papper en klustererande partikel svärmoptimizer (PSO) för dynamiska optimeringsproblem. Denna algoritm använder en hierarkisk klustermetod för att lokalisera och spåra flera toppar. En snabb lokal sökmetod introduceras också för att söka optimala lösningar i en lovande subregion som hittas med klustermetoden. Experimentell studie utförs baserat på de rörliga topparna riktmärke för att testa prestandan hos den klustererande PSO i jämförelse med flera state-of-the-art algoritmer från litteraturen. De experimentella resultaten visar effektiviteten hos klustererande PSO för lokalisering och spårning av flera optima i dynamiska miljöer i jämförelse med andra partikelsvärmoptimeringsmodeller baserade på multisvärmmetoden.
Ett populärt exempel är den klustererande PSO (CPSO) REF, där en hierarkisk klustermetod används för att skapa flera svärmar genom att klusterera en slumpmässig svärm när en förändring upptäcks.
A Clustering Particle Swarm Optimizer for Locating and Tracking Multiple Optima in Dynamic Environments
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}