Abstrakt. Detta dokument presenterar en ändring av partikelsvärmens optimeringsalgoritm (PSO) avsedd att bekämpa problemet med för tidig konvergens som observerats i många tillämpningar av PSO. I den nya algoritmen dras varje partikel till de bästa tidigare positioner som besökts av dess grannar, förutom de andra aspekterna av partikeldynamik i PSO. Detta uppnås genom att man använder förhållandet mellan den relativa lämpligheten och avståndet mellan andra partiklar för att bestämma i vilken riktning varje komponent i partikelpositionen måste ändras. Den resulterande algoritmen, känd som Fitness-Distans-Ratio-baserad PSO (FDR-PSO), visar sig prestera betydligt bättre än den ursprungliga PSO-algoritmen och flera av dess varianter, på många olika referensoptimeringsproblem. Genom att undvika för tidig konvergens kan FDR-PSO fortsätta att söka efter globala optima i svåra multimodala optimeringsproblem och nå bättre lösningar än PSO och flera av dess varianter.
En befintlig algoritm som inspirerar oss att ta itu med denna fråga är FDR-PSO (Fitness-distans-Ratio-baserad PSO) REF.
Optimization Using Particle Swarms with Near Neighbor Interactions
{'venue': 'GECCO', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}