多种群优化方法可以解决数据量增大导致的优化难度增加的问题,现有的种群分组都采用随机分组或人为设定的方法,没有充分考虑粒子运动轨迹。针对此问题,提出一种种群分组自适应动态控制策略,使用高斯拟合函数作为种群分组的参考曲线,根据函数单调区间划分子种群;对于有越过子种群上界趋势的粒子采用逆向策略,保持种群多样性同时提高收敛速度。该策略不依赖于算法的具体进化过程,适用于所有基于种群优化的自然计算方法。验证实验结果表明了所提新算法的有效性和普适性。
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