Abstract-This paper föreslår en förbättrad partikel svärm optimerare med hjälp av begreppet arter för att bestämma dess grannskap bästa värden för att lösa multimodala optimeringsproblem och för att spåra flera optima i en dynamisk miljö. I den föreslagna artbaserade optimeringen av partikelswam (SPSO) är svärmpopulationen uppdelad i arters delpopulationer baserat på deras likhet. Varje art är grupperad kring en dominerande partikel som kallas arten utsäde. Vid varje iteration steg, arter frön identifieras från hela populationen, och sedan antas som grannskapet bäst för dessa enskilda artgrupper separat. Arter bildas adaptivt vid varje steg baserat på återkopplingen från det multimodala fitnesslandskapet. Under successiva iterationer, arter kan samtidigt optimera mot flera optima, oavsett om de är globala eller lokala optima. Våra experiment med att använda SPSO för att lokalisera flera optima i en statisk miljö och en dynamisk SPSO (DSPSO) för att spåra flera föränderliga optima i en dynamisk miljö har visat att SPSO är mycket effektivt när det gäller att hantera multimodala optimeringsfunktioner i båda miljöerna. Index Terms-Multimodal optimering, optimering i dynamiska miljöer, partikelswamoptimering (PSO), spårningsoptima i dynamiska miljöer.
REF föreslår en förbättrad partikelsvärmoptimerare med hjälp av begreppet arter för att bestämma dess grannskap bästa värden för att lösa multimodala optimeringsproblem och för att spåra flera optima i en dynamisk miljö.
Locating and tracking multiple dynamic optima by a particle swarm model using speciation
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}