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A Memetic Particle Swarm Optimization Algorithm for Multimodal Optimization Problems

【摘要】:In this paper,a new memetic algorithm,which combines PSO and local search technique,is proposed for multimodal optimization problems.In the investigated algorithm,a local PSO model is used to disperse the individuals into different sub-regions,an adaptive local search method is employed to refine the quality of individuals and a triggered re-initialization scheme is introduced to enhance the algorithm's capacity of solving functions with numerous optima.Experimental results based on a set of benchmark functions show that the proposed memetic algorithm is a good optimizer in multimodal optimization domain.

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