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机译:粒子群优化随着时间变化的认知避税组件
局部最佳或全球最佳解决方案的互动合作促使粒子向他们移动,希望更好的解决方案可能存在于邻近局部最佳或全球最佳的邻居位置。这种鼓励并不能保证粒子的运动始终是合适的。有时,它可能在错误的方向上误导颗粒朝向最坏的解决方案。最糟糕的解决方案的先验知识可以预测这种误导并避免这种动作。最糟糕的解决方案在之前不能知道,并且只能通过体验它来了解。本文介绍了粒子群优化方法的认知避免方案。一种非常类似的机制用于将最严重的解决方案掺入颗粒的策略运动中,如掺入最佳解决方案。时间变化的方法也被推断为认知避免方案,以处理负面影响。建议的方法在实际参数优化上用CEC 2005特殊会议进行了25个基准函数,以及其他四个非常流行的基准函数。 p>
Department of Computer Science and Engineering Indian Institute of Technology (BHU) Varanasi U.P. India;
Department of Computer Science and Engineering Indian Institute of Technology (BHU) Varanasi U.P. India;
Department of Computer Science and Engineering Motilal Nehru National Institute of Technology Allahabad U.P. India;
Department of Computer Science and Engineering Motilal Nehru National Institute of Technology Allahabad U.P. India;
optimisation; particle swarm optimisation; PSO; differential evolution; heuristics;
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