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摘要
为了有效解决鸡群算法(Chicken Swarm Optimization, CSO)多维复杂优化中收敛效率不高、运算速度慢等缺陷,提出一种基于改进FCM和MPI的并行鸡群算法(MCSO)。引入改进FCM,通过设计贪婪聚类初始化策略,以提高聚类结果的质量和鲁棒性;采用改进FCM对鸡群种群进行聚类划分,得到若干个子族群,使得同一子族群内个体具有更多相似性,不同子族群具有更大差异性,在此基础上,建立鸡群等级关系和学习进化策略;构建MPI并行运算架构,子族群独立执行迭代进化计算,在并行运算架构下协同交流信息,以提高算法运算效率。仿真实验结果表明,与其它智能优化算法相比,PCSO算法具有更高的收敛精度和更快的运算速度。
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单位信息工程大学
