Abstrakt. Många verkliga optimeringsproblem är dynamiska där global optimal och lokal optimal förändring över tid. Partikelsvärmoptimering har fungerat bra för att hitta och spåra optimalt i dynamiska miljöer. I den här artikeln föreslår vi en ny partikelsvärmoptimeringsalgoritm för dynamiska miljöer. Den föreslagna algoritmen använder FCM för att anpassa uteslutande radioapparater och utnyttja en lokal sökning på bästa svärm för att påskynda utvecklingen av algoritm och justera tröghet vikt adaptivt. För att förbättra sökningen, när sökområdena i två svärmar överlappas, kommer de värre svärmarna att avlägsnas. Dessutom, för att snabbt spåra förändringarna i miljön, alla partiklar i svärmen omvandlas till kvantpartiklar när en förändring i miljön upptäcks. Experimentella resultat på olika dynamiska miljöer som modelleras av rörliga toppar visar att den föreslagna algoritmen överträffar andra PSO-algoritmer, för alla utvärderade miljöer.
REF, en ny PSO algoritm för dynamiska miljöer föreslogs för att anpassa uteslutande radioapparater och utnyttja en lokal sökning på bästa svärm för att påskynda utvecklingen av algoritm och justera tröghet vikt adaptivt.
Adaptive particle swarm optimization algorithm for dynamic environments
{'venue': 'in: Advances in Swarm Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}