Sammanfattning Nyligen har det funnits en ökande oro från den evolutionära beräkningsgemenskapen för dynamiska optimeringsproblem eftersom många verkliga optimeringsproblem är dynamiska. Detta papper undersöker en partikel svärm optimering (PSO) baserad memetisk algoritm som hybridiserar PSO med en lokal sökteknik för dynamiska optimeringsproblem. Inom ramen för den föreslagna algoritmen används en lokal version av PSO med en ringformig topologistruktur som global sökoperatör och en fuzzy cognition lokal sökmetod föreslås som lokal sökteknik. Dessutom utvidgas ett självorganiserat system med slumpmässiga invandrare till vår föreslagna algoritm för att ytterligare förbättra dess prospekteringskapacitet för nya toppar i sökområdet. Experimentell studie över de rörliga topparna referensproblem visar att den föreslagna PSO-baserade memetiska algoritmen är robust och anpassningsbar i dynamiska miljöer.
Hongfeng Wang REF presenterade en partikel svärm optimering baserad memetisk algoritm för dynamiska optimeringsproblem.
A particle swarm optimization based memetic algorithm for dynamic optimization problems
{'venue': 'Natural Computing', 'journal': 'Natural Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}