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结合文化算法的多种群协同变异pso算法
摘要：本文探讨了结合文化算法的多种群协同变异的概念，并对其有效性进行了比较。研究者采用熵变异来提升多种群协同变异算法的性能，其中熵变异是一种基于熵理论的改进的算法。此外，研究者还将文化算法和多种群协同变异算法结合起来，以进行模拟。实验结果表明，结合文化算法的多种群协同变异pso算法和熵变异相结合后，在收敛准确性、收敛速度和全局最优解等方面取得了更好的结果。 关键词：协同变异；多种群算法；熵变异；文化算法；PSO 1、绪论
随着社会的发展，人们对智能优化算法的要求越来越高，需要更强大、更全面的智能算法来满足高效求解复杂问题的需求。多种群协同变异算法（Cooperative Evolutionary Algorithm，CEA）是一种基于群体智能的智能优化算法，它可以有效地改善多种群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）的性能，提高搜索与收敛速度。由于CEA可以有效提高搜索效率，因此有必要对其进行进一步的研究。
在过去的几年中，文化算法（Cultural Algorithm）已经引起了人们的关注。它基于社会学和文化学，关注社会过程中的学习和创新能力，模拟社会学现象，使其具有较强的搜索性能。文化算法模拟了文化的过程，如种族、学习、共同体意识等。因此，人们也把文化算法作为一个智能优化算法进行了研究，取得了一定的成果。 为了充分发挥多种群协同变异算法和文化算法的优势，将它们结
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合起来可以开发出具有非常强大的智能优化能力的新型算法。因此，本文提出了结合文化算法的多种群协同变异pso算法，并比较了其效果。
2、文献回顾
文化算法是智能优化算法中的一个新兴领域。它与传统算法相比，具有更强的搜索能力，可以解决复杂的优化问题。因此，本文重点研究文化算法的改进变异方法，以提高其优化性能。
多种群协同变异算法作为群体智能技术，可以有效改善多种群算法的性能，提高其全局搜索性能和收敛速度。近年来，研究者针对其不足之处，分别提出了基于遗传算法的多种群协同变异算法、基于信息熵理论的熵变异方法以及基于免疫算法的多种群协同变异算法，表现出更为优异的性能。 3、方法 (1)化算法
文化算法是一种基于社会学和文化学的算法，它可以模拟社会学现象，如种族、学习、共同体意识等，从而改进传统优化算法的性能。文化算法的搜索过程可以分为几个阶段：（1）文化初始化阶段；（2）文化重构阶段；（3）全局搜索阶段；（4）社会网络搜索阶段。 (2)变异
熵变异是一种基于熵理论的改进算法，它可以提高优化算法的性能。熵变异算法可以基于全局信息熵值改进算法，从而进一步加强搜索性能。熵变异算法可以根据实际情况，通过仔细设计信息熵来实现
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本文来源：https://www.wddqxz.cn/579d9c908aeb172ded630b1c59eef8c75ebf955e.html
2023-02-19
