24、动态优化问题的多线程记忆粒子群优化及短文本事件识别

动态优化问题的多线程记忆粒子群优化及短文本事件识别

1. 动态优化问题的多线程记忆粒子群优化

1.1 背景与动机

在现实世界中，许多优化问题是动态的，解决动态优化问题（DOPs）的目标是找到随时间变化的一系列最优解。以往有很多方法利用记忆来处理 DOPs 并取得了不错的效果，但对于更复杂的多峰适应度景观和动态环境，传统方法存在不足。多群方法虽然在一定程度上有所改进，但它的记忆是短期的，之前环境中获得的好结果可能无法在当前环境中被完全记住。因此，为了充分利用之前环境中进化的所有有用信息，提出了多线程记忆粒子群优化（MTM - PSO）算法。

1.2 MTM - PSO 算法框架

MTM - PSO 的一般框架步骤如下：
1. 初始化与评估 ：初始化并评估群体，群体大小记为 SwarmSize。
2. 判断终止条件 ：若满足停止准则则停止，否则进入下一步。
3. 划分群体 ：将群体划分为若干子群，记为 SubSwarm[i]。
4. 子群迭代 ：每个子群 SubSwarm[i] 运行 PSO 或其变体一步。
5. 子群操作 ：每个子群根据自身状态（如收敛和重叠等）执行一些操作。
6. 环境变化处理 ：
- 若环境发生变化，记录每个子群中的最佳粒子 ( {i}^{best}) 及其所在峰的序号。
- 去除重复的峰序号，得到无重复的峰序号 ( </