计算机科学 ›› 2009, Vol. 36 ›› Issue (3): 161-162.
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摘要： 如何构建策略解决动态优化问题一直是智能计算研究的重点。采用种群熵来刻画粒子群算法中群体的多样性，在由DF1（Dynamic Function1）生成的动态环境下分析了4种不同粒子群方法中群体的多样性以及对动态目标点的跟踪效果。实验结果表明，动态环境下，群体多样性保持能够影响算法的跟踪效果。可以通过调整分群比例来改变群体的多样性，进而在不同的动态环境下采取不同比例的分群策略以达到较好的跟踪效果。
关键词: 群智能 粒子群优化 种群熵 动态优化
Abstract: This article adopted population entropy to portray the diversity of population, analyzed four different algorithms＇ diversity of population and the effect of tracking dynamic target. The test result indicated that, under dynamic environment, the diversity
Key words: Swarm intelligence, Particle swarm optimization, Population entropy, Dynamic optimization
. 动态环境下粒子分群与种群多样性的关系研究[J]. 计算机科学, 2009, 36(3): 161-162. https://doi.org/
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