动态环境下的种群扩散粒子群优化算法
作者： 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 安徽师范大学数学计算机科学学院 安徽芜湖241003 南京邮电大学计算机学院 南京210003
摘要：传统的粒子群优化算法在优化过程中难以有效地监测环境的动态变化和响应。针对上述问题,通过增加监测粒子加强监测有效性,提出一种可以动态响应环境变化的种群多样性扩散函数,在此基础上设计一种扩散粒子群优化算法（DPSO）,在动态环境中与APSO、CPSO进行比较,实验结果表明,DPSO可以更有效地跟踪动态环境下极值的变化并快速收敛。
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