【报告内容】

汇报人：王函宇

汇报单位：福建理工大学

主题：《Genetic Algorithm Assisted HIDMS-PSO: A New Hybrid Algorithm for Global Optimisation》

1、Introduction

2、Method

3、Experiments

4、Conclusion

【报告总结】

1. 待解决的问题描述

(1) 过早收敛问题是元启发式算法文献中的核心问题，高种群多样性有助于保证找到最优解，但也可能导致收敛速度慢。

(2)本文利用 HIDMS-PSO 的异构特性，同时通过将其与 GA 在协作架构中混合来进一步扩展其多样性处理能力，

从而增强粒子逃离局部最优的能力。

2. 相关创新方案

(1)该算法引入了一种新的主从启发式动态拓扑结构，该结构具有同质和异质子种群，以及两种不同的运动方案，即内向策略和外向策略。

(2)该算法也引入了遗传算法 (GA) ，具有几个显著的优势，包括并行性和处理复杂优化问题的能力。

3. 实验总结

（1）本研究提出了一种新的混合算法 GA-HIDMSPSO，通过将遗传算法与最先进的 HIDMS-PSO 混合来实现全局优化。

（2）该混合模型旨在让 GA 帮助 HIDMS-PSO 进一步提高 HIDMS-PSO 算法的多样性维持能力和收敛速度。

4. 未来工作

（1）未来可以通过改进 GA-HIDMS-PSO 的性能进一步扩展；或者，该算法可以应用于实际的现实世界和噪声问题。

报告时间：2024年09月13日19:30

腾讯会议：311-5999-8176

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