Abstract-Under de senaste åren har intresset för studier av partikelsvärmoptimering (PSO) ökat i dynamiska miljöer. Detta papper presenterar en ny PSO-modell, kallad PSO med kompositpartiklar (PSO-CP), för att ta itu med dynamiska optimeringsproblem. PSO-CP partitioner svärmen till en uppsättning sammansatta partiklar baserat på deras likhet med hjälp av en "sämsta först" princip. Inspirerad av det sammansatta partikelfenomenet i fysiken interagerar de elementära medlemmarna i varje sammansatt partikel via ett hastighets-anisotropiskt reflektionsschema för att integrera värdefull information för att effektivt och snabbt hitta den lovande optiman i sökutrymmet. Varje sammansatt partikel upprätthåller mångfalden genom en spridningsoperatör. Dessutom införs en integrerad rörelsestrategi för att främja svärmens mångfald. Experiment på en typisk dynamisk testriktmärke problem ger en riktlinje för att ställa in inblandade parametrar och visar att PSO-CP är effektiv i jämförelse med flera state-of-the-art PSO algoritmer för dynamiska optimeringsproblem. Index Terms-Composite partikel, dynamisk optimering problem (DOP), partikel svärm optimering (PSO), spridning operatör, hastighet-anisotropisk reflektion (VAR).
Senare använde de en spridning operatör för att upprätthålla mångfalden i dessa svärmar REF.
Particle Swarm Optimization With Composite Particles in Dynamic Environments
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}