【报告内容】

2022.7.22 讨论课，时间：19:30，腾讯会议：981 3177 4321

汇报人：朱剑

单位：福建工程学院

主题《Multiple adaptive strategies based particle swarm optimization algorithm》

1、Introduction

2、Related work

3、Method

4、Experimental verification and comparisons

5、Effectiveness of involved strategies

6、Conclusion

【报告总结】

1、提出多子群的动机？

答：配合提出的自适应学习样本选择策略去保证种群的多样性。

2、自适应调整种群规模的作用？

答：为了更好的分配计算资源，在global best持续更新时删除掉一些劣质粒子节约计算资源，在global best停滞更新时从精英集合中引入粒子优化种群分布。

3、题目中提到的多种自适应策略包括哪些？是否还有其他可以自适应改进的地方

答：本文主要提到学习样本的自适应选择以及种群规模的自适应调整，除了这两部分外还有许多研究对参数等的自适应调整进行研究。

报告时间：2022年07月22日19:30

腾讯会议ID：981 3177 4321

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