基于熵模型的动态粒子群优化算法
受多种群并行寻优机制的启发,提出了一种基于熵模型的动态粒子群优化算法( entropy dynamic multi-PSO,EDM-PSO)用于处理动态优化问题。将解空间划分为多个子空间,在每个子空间中利用熵模型增加种群多样性,多种群并行搜索,利用多点环境检测机制检测环境变化。对动态多峰benchmark优化问题进行了数值实验,并与其他几种动态优化算法进行了比较,结果表明：EDM-PSO算法对于处理动态优化问题具有优势。
粒子群优化算法、动态优化、熵模型
TP29(自动化技术及设备)
中央高校基本科研项目YS1404
2015-05-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
657-661
