山东师范大学商学院硕士研究生赵仕存在SCI一区Top期刊 《Information Sciences》发表研究论文
山东师范大学商学院硕士研究生赵仕存撰写的论文“Elite-Ordinary Synergistic Particle Swarm Optimization”在信息系统与管理领域SCI一区TOP期刊《Information Sciences》上发表。
研究介绍
优化问题在管理决策、工业生产、资源调度、军事国防等领域都普遍存在。随着实际问题的复杂度提升、变量维度增多,传统的确定性优化算法(分支定界法、D.C.规划法等)无法取得精确的决策方案。凭借灵活性、参数易调整性等特点,以粒子群优化算法(PSO)为代表的群体智能优化算法得到了越来越多学者的青睐。针对PSO早熟收敛、易于陷入局部最优等问题,作者提出了精英普通粒子协同的粒子群优化算法(EOPSO)。EOPSO从个体进化状态着手,将种群中的个体分为两组:精英粒子和普通粒子。精英粒子在自信学习样本的指引下,广泛探索决策变量中有希望的区域以实现高水平的全局探索目标。通过谦虚学习样本,普通粒子对已探索的区域进行分析,完成局部辅助搜寻工作的同时提升了算法的局部开发性能。
此外,文章提出的基于两种粒子的信息交互的跳出策略有效的解决粒子进化停滞现象。文章分析论证了算法的复杂度和可行性,并采用CEC2017基准函数与8种先进的PSO算法和10种新型的元启发式优化算法进行对比。实验结果不仅证实了EOPSO的优越性和竞争力,而且揭示了它具备合理调节种群多样性、有效避免局部最优和精确收敛至全局最优的能力。
该论文撰写过程中,特别致谢郑州大学陈科老师提出的宝贵建议、以及齐鲁工业大学赵阳老师在英文撰写上提供的帮助!
摘要
In particle swarm optimization (PSO), the canonical learning exemplars and informationsharing mechanism are often criticized due to the loss of population diversity.Aiming at preserving population diversity and promoting search ability of PSO, thispaper introduces an elite-ordinary synergistic particle swarm optimization (EOPSO).In EOPSO, particles are divided into elite and ordinary members based on their fitnessperformance. Each elite individual learns from itself to maintain populationdiversity and achieve high-level global exploration. The ordinary ones fly toward aunified target and carry out some assistant local exploitation. In addition, an informationinteraction-based jump-out strategy is designed to overcome particles stagnationsituations. The benchmark functions in CEC2017 are employed to comparethe performance between the proposed EOPSO with 18 optimization methods (8state-of-the-art PSO variants and 10 recently proposed non-PSO methods). Experimentalcomparisons demonstrate that, in EOPSO, the particles have the abilities toreasonably adjust population diversity, effectively avoid local optima, and accuratelyconverge to the global optimum.
期刊简介
《Information Sciences》是Elsevier旗下信息科学领域权威级期刊,主要报道机器学习和智能系统等领域的最新研究进展。该期刊当前影响因子为IF(2021)=8.233,属于中科院分区一区Top期刊、CCF-B类期刊,也是信息系统领域Top期刊。
作者简介
赵仕存,中共党员,商学院2020级管理科学与工程专业硕士研究生,导师王达。赵仕存曾获得山东省第二届“泉城奖学金”,山东师范大学第七届研究生“学术十杰”。目前主要研究方向设计群体智能算法、复动力系统参数辨识等,在《Fractals》、《Information Sciences》等期刊累计发表SCI一区TOP论文三篇,其中第一作者(导师通讯)一篇,第二作者(导师一作、通讯)两篇。
1.坚持佩戴口罩;
2.非必要不出市,尤其是不去中高风险地区;
3.从中高风险地区回济必须主动向社区或单位报告;
4.进入公共场所主动配合测温、查验健康码,全程规范佩戴口罩;
5.养成良好的卫生习惯,坚持做到勤洗手、戴口罩、不聚集、一米线、常通风。
山东师范大学商学院
排版/ 杨雅雯
审编/ 杨雨涵
终审/ 杜 东
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