多任务处理协同进化粒子群算法
程美英1 钱乾2 倪志伟3 朱旭辉3,4
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程美英1 钱乾2 倪志伟3 朱旭辉3,4 ,. 多任务处理协同进化粒子群算法[J]. 人工智能研究,2018.7. DOI:.
摘要:
粒子群算法及其改进算法专注于单任务的求解.随着电子商务的发展,在线服务器在某一时刻需要同时处理来自多个用户的服务请求,即多任务处理.区别于以往的并行计算机,文中充分挖掘粒子群算法的"隐并行性",并引入协同进化机制,在同一搜索空间根据任务个数设置不同的子种群,各子种群以一定的概率相互传递有效信息,最后提出基于多任务处理协同进化粒子群算法(CPSOM),并将CPSOM应用于多任务连续型函数优化问题、多任务离散型属性选择问题以及多任务约束工程优化问题.仿真实验表明,在CPSOM多任务环境中,不同任务之间确实存在有效信息的传递,不同任务之间的相互协作不仅可以提高解的质量,而且可以加快各优化问题的收敛速度.
关键词: 多任务处理;粒子群算法(PSO);协同进化;函数优化;属性选择;工程应用
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