荆将辉同学研究成果在《Information Sciences》期刊上发表

近日，计算智能实验室李伟老师指导的研究成果在《InformationSciences》上发表学术论文《A cooperative particle swarm optimization with difference learning》，提出了一种协同的差异学习粒子群优化算法。

《InformationSciences》为人工智能与智能计算领域中权威的学术期刊。它强调理论和实践的平衡覆盖，它充分承认并生动地促进了信息科学学科的广度，长期位于中科院计算机科学和工程技术一区TOP期刊，最新影响因子为8.1。此次发表的研究成果为智能优化算法的改进和应用提供了理论和技术支持。

粒子群优化算法具有收敛速度快、算法结构简洁等优点，适用于复杂模型的求解。然而，粒子群优化算法在勘探与开发之间的平衡能力仍然面临着严峻的挑战。因此，提出了一种协同的差异学习粒子群优化算法。该算法在CEC2013、CEC2022等众多测试问题上均产生了良好的表现。论文的主要贡献包括：

1.提出了双种群时变调整，使用了合适的子种群划分方法，促进了粒子间的协同学习。

2.提出了优劣协同机制，进一步提升了种群迭代前期的勘探能力，防止过早收敛。

3.引入了基于时期的交叉学习策略，提高了群智能算法求解的收敛精度。