一种具有动态拓扑结构的粒子群算法研究

受小世界网络模型的启发，提出了一种具有动态拓扑结构的新颖粒子群算法。该算法通过对每个粒子邻域的记忆和更新，模拟小世界网络模型中的信息传播方式。在大量基准问题上的实验结果显示，提出的算法能有效保持优秀粒子与非优粒子所占比例的均衡性，维持了种群的多样性，避免了经典粒子群算法在高维、多峰问题上的早熟收敛现象。