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matlab代码粒子群算法-Cooperative-PSO-LA:协同粒子群优化器的鲁棒启发式算法:一种学习自动机方法
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2021-05-27
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matlab代码粒子群算法合作PSO-LA 基于学习自动机(CPSOLA)算法和Matlab的协同粒子群优化算法的Matlab代码。 抽象的 本文提出了一种基于群体协同行为和自动机学习能力的粒子群优化(PSO)技术。 这种方法称为基于学习自动机的合作粒子群优化(CPSOLA)。 CPSOLA算法使用三层协作:群内,群内和群间。 CPSOLA中有两个活跃的种群。 在主要种群中,粒子被放置在所有群体中,每个群体都包含搜索空间的多个维度。 此外,CPSOLA中还有一个二级人口,使用的是常规PSO的更新格式。 在合作的上层,嵌入式学习自动机(LA)负责决定是否在人群之间进行合作。 在五个基准功能上组织了实验,结果显示了CPSOLA的显着性能和鲁棒性,群体的协作行为以及成功的种群自适应控制。 参考 [1] Mohammad Hasanzadeh,Mohammad Reza Meybodi和Mohammad Mehdi Ebadzadeh,“”,在2012年第20届伊朗电气工程大会(ICEE)上,2012年,第656至661页。 [2] Mohammad Hasanzadeh,Mohammad R
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Cooperative-PSO-LA-master.zip (14个子文件)
Cooperative-PSO-LA-master
src
cpsoh6.m 3KB
acpsoh6.m 6KB
splitter.m 244B
sbest_init_s.m 1KB
cpsos.m 1KB
b.m 87B
acpsoh.m 6KB
stdCalc.m 209B
cpsoh.m 3KB
cpsos6.m 1KB
rand_bnd.m 290B
ff.m 929B
swarm_init.m 699B
README.md 3KB
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