基于资源自动分配大规模粒子群算法

作     者：邱小品 陈得宝 QIU Xiaopin;CHEN Debao

作者机构：淮北师范大学物理与电子信息学院安徽淮北235000 

基　　金：国家自然科学基金项目(61976101) 安徽省学术和技术带头人后备人选科研活动经费项目(2021H264) 安徽省高校学科(专业)拔尖人才学术资助项目(gxbjZD2022021) 

出 版 物：《淮北师范大学学报(自然科学版)》 (Journal of Huaibei Normal University:Natural Sciences)

年 卷 期：2025年第46卷第1期

页      码：38-44页

摘      要：为实现计算资源有效分配,提出一种基于资源自动分配大规模粒子群算法(VIDRA_MMOPSO)。利用随机分组对变量进行分组,得到不同变量平均位置组成的新个体,对新个体同组变量施加一定幅度随机扰动,确定每组变量重要度,根据不同组变量重要度,设计资源自动分配模型,实现不同变量组计算资源自动分配,提升大规模粒子群优化算法性能。9个标准测试函数仿真实验表明,VIDRA_MMOPSO算法在反世代距离和超体积2个性能指标上优于大部分对比算法。

主 题 词：大规模粒子群算法 资源自动分配 扰动 变量重要度 多目标优化 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.2096-8248.2025.01.009

馆 藏 号：203157534...