本文關(guān)鍵詞：一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法

  更多相關(guān)文章： 粒子群優(yōu)化 進(jìn)化速度 集聚度 速度更新

【摘要】：針對(duì)粒子群優(yōu)化算法中粒子容易聚集和收斂速度慢,提出一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法。該算法同時(shí)考慮到粒子進(jìn)化的成功率和多樣性程度對(duì)算法尋優(yōu)性能的影響,當(dāng)粒子集聚程度較高時(shí),增大慣性權(quán)值,提高算法的全局搜索能力。為平衡算法全局和局部尋優(yōu)能力,當(dāng)進(jìn)化速度較快時(shí),提高算法局部搜索能力,以免錯(cuò)過(guò)較好的位置。在速度更新中,引入較差粒子,避免算法再次去搜索這些較差的位置,降低算法的搜索效率。將該算法用于優(yōu)化6個(gè)經(jīng)典測(cè)試函數(shù),實(shí)驗(yàn)表明:該算法不僅可以平衡局部和全局的搜索能力,而且可以提高算法的搜索效率和精度。
【作者單位】： 曲靖師范學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;曲靖師范學(xué)院數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 粒子群優(yōu)化 進(jìn)化速度 集聚度 速度更新
【基金】：云南省自然科學(xué)基金(No.2013FZ098);云南省自然科學(xué)基金(No.2013FZ114) 曲靖師范學(xué)院科研基金資助項(xiàng)目(No.2009MS006)
【分類號(hào)】：TP183
【正文快照】： James Kennedy等人對(duì)鳥(niǎo)類、魚(yú)類群集活動(dòng)和捕食活動(dòng)時(shí)形成的協(xié)同智能進(jìn)行模擬,提出一種進(jìn)化算法——粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)[1]。粒子群算法能快速收斂、需要設(shè)置的參數(shù)少,具有較強(qiáng)的全局搜索能力,因此,常用于求解多目標(biāo)優(yōu)化、不光滑和多峰值的問(wèn)題

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本文編號(hào)：1069914