近日，bevitor伟德计算机学院田东平博士等完成的研究论文《Chaotic particle swarm optimization with sigmoid-based acceleration coefficients for numerical function optimization》在国际著名期刊《Swarm and Evolutionary Computation》（SCI一区Top期刊，影响因子6.330，5年影响因子6.242，CiteScore为7.730）上发表。田东平博士是论文的第一作者和通讯作者，bevitor伟德为第一通讯单位，中国科学院智能信息处理重点实验室为论文的合作完成单位。这也是继2018年以来田东平博士在《Swarmand Evolutionary Computation》期刊上发表的第二篇同系列研究成果。
粒子群优化算法是一种进化计算技术，目前已被广泛应用在优化调度、自动控制、机器人学、图像处理、人工生命、遗传编码和机器学习等领域。分别应用了混沌映射（对立学习）生成器、设计了Sigmoid型的加速系数、构建了两组基于慢变函数和正则变化函数的速度-位移更新机制，以及应用小波、混沌、高斯和柯西函数的变异策略等。该系列研究成果对群智能优化，及演化计算领域具有一定的启发和指导意义。上述研究工作得到了国家973计划项目（No.2013CB329502）、国家自然科学基金项目（No.61971005）、教育部“天诚汇智”创新促教基金项目（No.2018A03036）和陕西省科技厅工业攻关项目（No.2018GY-037）的资助。(科技处、计算机学院 文/李会莉 审核/王晓玲、刘鹏辉)
原文链接：
1、https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2210650219301567
2、https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2210650217307137
