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1. 求解旅行商问题的多样化搜索帝国竞争算法

陈孟辉, 刘俊麟, 徐健锋, 李向军

计算机应用 2019, 39 (10): 2992-2996. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019030434

摘要（320）

PDF （802KB）（230）

帝国竞争算法是一种局部搜索能力较强的群智能优化算法，但过度的局部搜索会导致多样性丢失并陷入局部最优。针对这一问题提出基于多样化搜索的帝国竞争算法（MSSICA）。将国家定义为一条可行解，将王国定义成四种特性不同的组合人造解方式。在搜索时使用区块机制保留各自的优势解片段，并对不同的帝国使用差异化的组合人造解方式以搜索不同解空间的有效可行解信息。在陷入局部最优时，使用多样化搜索策略注入均匀分布的可行解替换较无优势的解以提升多样性。实验结果显示，多样化搜索策略可以有效地改善帝国算法的求解多样性，并提升求解质量与稳定性。

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2. 时延异构多自主体系统的群一致性分析

李向军, 刘成林, 刘飞

计算机应用 2016, 36 (5): 1439-1444. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1439

摘要（544）

PDF （892KB）（523）

针对由一阶自主体和二阶自主体构成的异构多自主体系统的静态群一致性问题,分别提出了在固定连接拓扑和切换连接拓扑结构下的静态群一致性算法。通过构造Lyapunov-Krasovskii函数,得到了系统在具有相同时变通信时延的群一致性算法作用下渐近收敛群一致的充分条件,并以线性矩阵不等式表示。最后,仿真结果表明,所提算法在满足一定条件下能使时延异构多自主体系统渐近收敛群一致。

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